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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