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Stanford 机器学习练习 Part 3 Neural Networks: Representation

从神经网络开始，感觉自己慢慢跟不上课程的节奏了，一些代码好多参考了别人的代码，而且，让我现在单独写也不一定写的出来了。学习就是一件慢慢积累的过程，两年前我学算法的时候，好多算法都完全看不懂，但后来，看的多了，做的多了，有一天就茅塞顿开。所有的困难都是一时的&...

吴恩达机器学习ex3 Multi-class Classfication and Neural Networks(python)

Introduction In this exercise, you will implement one-vs-all logistic regression and neural networks to recognize hand-written digits. Be...

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记16 Community Detection in Networks

1. Community Detection in Networks图中的社区识别任务就是对节点进行聚类networks & communities网络会长成图中这样：由多个内部紧密相连、互相只有很少的边连接的community组成。从社会学角度理解这一结构：在社交网络中，用户是被嵌入的节点...

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记11 Theory of Graph Neural Networks

本章主要内容：本章主要学习GNN模型的表达能力expressive power，即将不同图数据表示为不同嵌入向量的能力。我们主要考虑图中节点的局部邻居结构 local neighborhood structure 信息，GNN通过计算图 computational graph 捕获节点的局部邻居结构...

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记10 Applications of Graph Neural Networks

本章主要内容：本章继续上一章1内容，讲design space剩下的两部分：图增强，如何训练一个GNN模型（GNN训练全流程）。在图增强方面：首先介绍图增强的原因和分类。然后分别介绍：graph feature augmentation的方法：使用常数特征、独热编码、图结...

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记9 Graph Neural Networks 2: Design Space

本章主要内容：本章主要介绍了GNN的设计空间design space，也就是设计一个GNN模型中的各种选择条件。（下一章继续讲这个）本章首先讲了GNN单层的设计选择。一层GNN包含信息转换和信息聚合两个部分。讲了三种典型实例GCN、GraphSAGE、GAT。GCN相当于用权重矩阵和节点度数归一化实...

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记7 Graph Neural Networks 1: GNN Model

1. Graph Neural Networks 1: GNN Model回忆一下节点嵌入1任务。其目的在于将节点映射到d维向量，使得在图中相似的节点在向量域中也相似。我们已经学习了 “Shallow” Encoding 的方法来进行映射过程，也就是使用一个大矩阵直接储存每个节点的表示向量，通过矩阵...

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更新时间 2024-03-02 14:58:13

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