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李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记

文章目录前言1Introduction2Roadmap3Spatial-basedGNNNN4G(NeuralNetworksforGraph)DCNN(Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork)MoNET(MixtureModelNetworks)GAT(GraphAttentionNetworks)GIN(GraphIsomorphismNetwork)总结前言最近

亨少德小迷弟·2023-08-14 01:49

解决“AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘”问题

问题描述在跑代码的时候出现报错提示Traceback(mostrecentcalllast):File"multi_detect_Nerual.py",line4,inimportBiLSTM.bilstm_speech_seg_predictasnerual_segFile

Zpadger·2023-01-10 19:30

Andrew Ng's deeplearning Course1Week1 Nerual Networks and Deep Learning(神经网络和深度学习)

Introductiontodeeplearning1.深度学习介绍提到深度学习就不得不说到神经网络。那什么是神经网络呢？神经网络指一种有效的模拟大脑的学习算法。例1：单神经网络。根据房的大小来预测房价就是一个单神经网络，根据大小得出房价，中间的小圆圈就是单神经（singleneuron），实现了一个ReLU函数功能。ReLU即rectifiedlinearunit，即修正线性单元。（这个函数很重

福尔摩栋·2022-12-26 07:03

pytorch入门（三）

包来构建神经网络训练分类器chapter11.31.4理解CNN2020/02/06、2020/02/143_neural_networks_tutorial结合2.1.3-pytorch-basics-nerual-network

YHY@2020·2022-12-15 05:00

李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part2

频域上的图神经网络之前时域上之所以不对数据和卷积一样做卷积处理，是因为在图神经网络中，各个节点都不规范，没办法引用规范的卷积核进行卷积操作。这里我们可以把这一理念在频域中运用。我们知道，在时域中卷积就等于在频域中相乘，这个奠定了在神经网络可以定义在频域的基础。因此在频域上图神经网路就是把数据先transform到频域上，用filter处理，然后再转回到空域的过程。首先是一些必备知识1、2、定义ad

xiaopihaierletian·2022-12-07 07:55

李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part1

文章目录前言1Introduction2Roadmap3Spatial-basedGNNNN4G(NeuralNetworksforGraph)论文地址DCNN(Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork)MoNET(MixtureModelNetworks)GraphSageGAT(GraphAttentionNetworks)GIN(GraphIsomorphismN

xiaopihaierletian·2022-12-07 07:19

Nerual coding-神经脉冲编码

频率编码频率编码的想法是认为信息包含在神经元的发放频率中，但是目前而言频率编码对于脑活动的描述过于简单。spike-countrate：计算在一个时间长度T中发放的动作电位数目，T通常为100~500ms。当刺激强度恒定或者变化缓慢的时候，改编码方式具有很好的效果；但是真实世界中刺激并非恒定的，而是在时间上往往快速变化，此时编码得到的信息可能会有缺失。Time-dependentfiringrat

鹏鹏诶·2022-11-27 00:06

手把手教你使用VGG19做图像风格迁移

项目代码使用的是下面链接中的代码，大家可以自行前往下载：https://github.com/AaronJny/nerual_style_change一文件目录介绍下载完成后解压得到的文件目录如下：其中

Lebron_xueyan·2022-11-20 13:06

神经网络NN算法Nerual Networks

一.背景: 人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本的算法，最著名的算法是1980年Rumelhar和Hinton等人提出的反向传播（Backpropagation，BP）算法。二.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)

许进进·2020-09-30 18:37

【神经网络的压缩(第二弹)】Extremely Low Bit Nerual Network

主题：【神经网络的压缩(第二弹)】ExtremelyLowBitNerualNetwork简介：阿里巴巴团队提出来的低比特神经网络，被AAAI2018收录为oral。2018年引用数不高，不过既然是深度学习压缩相关的文章，试着读读看一下。附上论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1707.09870v2摘要：摘要部分总结来说就是深度学习模型已经被广泛应用于各种场景，但是对于计算

weixin_41977410·2020-09-17 04:44

MNIST Handwritten Digit Recognition in PyTorch (Nerual Network)

#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt#In[2]:#SetparametersbatchSize=64learningRate=0.1epochNum=10#DownloadMNISTdatasettrainDataset=torchvisio

西域狂猪·2020-07-28 08:30

人群密度估计--Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network

CrowdCountingViaScale-adaptiveConvolutionalNerualNetworkhttps://arxiv.org/abs/1711.04433v2Code:https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu为了解决人群密度估计中的scaleandperspective问题，先前研究者提出使用多

O天涯海阁O·2020-07-12 19:56

NNLM（Nerual Network Language Model）论文笔记

NNLM（NerualNetworkLanguageModel）是2003年Bengio等人在文章Aneuralprobabilisticlanguagemodel提出的语言模型基本思想假定词表中的每一个word都对应着一个连续的特征向量假定一个连续平滑的概率模型，输入一段词向量的序列，可以输出这段序列的联合概率P^(w1,w2,...,wT)=∏i=1TP^(wt∣w1,w2,...,wt−1)

金属蓝尼玛·2020-07-02 07:48

DeepPose - human pose estimation via deep nerual networks 论文解读

papertitle:deepPose:humanposeestimationviadeepnerualnetworkspaperlink:https://arxiv.org/pdf/1312.4659.pdforalordemovideo：-project:http://densepose.orggithub:https://github.com/mitmul/deepposeconf&anth

JerryZhang__·2020-06-21 22:34

神经网络算法(Nerual Networks)

1.背景:以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上2.1多层向前神经网络由以下部分组成：输入层(inputlayer),隐藏层(hiddenlayers),输入层(outputlaye

foochane·2020-02-13 20:58

论文阅读（75）Few-Shot Learning with GRAPH NERUAL NETWORKS

续袁·2020-01-02 08:41

ML - 神经网络算法(Nerual Networks)

1.背景:以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下部分组成：输入层(inputlayer),隐藏层(hiddenlayers),输入层(outputlayers)

leo567·2018-12-03 13:23

神经网络算法介绍（Nerual NetWorks）

神经网络是所谓深度学习的一个基础，也是必备的知识点，他是以人脑中的神经网络作为启发，最著名的算法就是backpropagation算法，这里就简单的整理一下神经网络相关参数，和计算方法。一、多层向前神经网络（MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork）多层向前神经网络由一下几个部分组成：输入层（inputlayer），隐藏层（Hiddenlayer），输出层（outpu

古天九等一缕·2018-11-14 15:42

ImageNet Classification with Deep Convolutional nerual network

这篇文章是我大四毕设的翻译外文文献，第一次翻译，而且以前也没有接触过深度学习方面的内容，很多词语表述还存在问题，有待修改。基于深度卷积神经网络的图片网络分类AlexKrizhevskyUniversityofTorontokriz@cs.utoronto.caIlyaSutskeverUniversityofTorontoilya@cs.utoronto.caGeoffreyE.HintonUni

Cheese_pop·2016-04-13 11:00

Feedback Nerual Network(六）：Boltzmann Machine

ItisaRandomNN,isalsoakindof FeedbackNNItissimilarwithDHNNinmanyaspects,bigdifferenceisthatBoltzmannNNisaRandomNNWhenthetemperatureparameterT→0⇒S-TypeFunctionapproachestoBinaryFunction⇒RandomNNdegene

colddie·2011-03-15 15:00

Feedback Nerual Network(一）：Concept

Itrequiresacertainperiodofworkingtime,thencanreachStableStatus,soitisaDynamicNetwork、TwotypesofFeedbackNNaccordingtothevalueofoutputisdiscreteorcontinuousDHNN:DiscreteHopfieldNNCHNN:ContinuousHopfield

juliosun·2011-03-15 11:00

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