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2022-07-08 17:01:28 加入 DevPress

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cs224w 图神经网络学习笔记（十五）Outbreak Detection in Networks

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录

#机器学习 #神经网络 #深度学习 +2

【深度学习实战】从零开始深度学习（二）：多层全连接神经网络与MNIST手写数字分类

参考资料廖星宇《深度学习入门之PyTorch》PyTorch官方文档其他参考资料在文中以超链接的方式给出目录0. 写在前面1. PyTorch基础1.1 张量（Tensor）1.2 变量（Variable）1.3 数据集（Dataset）1.4 模组（nn.Module）1.5 优化（torch.optim）1.6 模型保存与加载2. 案例实践：多层全连接神经网络实现 MNIST ...

#神经网络 #机器学习 #人工智能 +1

cs224w 图神经网络学习笔记（七）Message Passing and Node Classification 信息传播与节点分类

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录1. 前言1. 图节点分类的思想——Collective classification1. 前言这节课需要解决的问题是：Given a network with labels on some nodes, how do we assi

#机器学习 #深度学习 #图论

cs224w 图神经网络学习笔记（四）Snap.py: SNAP for Python

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录1. SNAP简介2. snap中方法的一些命名惯例3. 基本教程3.1 基本类型3.2 向量类型（Vector type）3.3 哈希表类型（Hash Table Type）3.4 Pair Type3.5 图和网络类（Basic

#图论 #神经网络

cs224w 图神经网络学习笔记（八）Graph Representation Learning 图表示学习

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录

#机器学习 #神经网络 #图论

cs224w 图神经网络学习笔记（六）Spectral Clustering 谱聚类

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录标题标题

#机器学习 #神经网络 #深度学习 +1

cs224w 图神经网络学习笔记（九）Graph Neural Networks 图神经网络（含Hand-on Session）

课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字)目录1. 前言1. 前言

#神经网络 #机器学习

【深度学习实战】从零开始深度学习（五）：生成对抗网络——深度学习中的非监督学习问题

参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第7章生成网络PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第6章生成对抗网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录1. 生成模型（Generative Model）2. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）3. 改善生成对抗网络（Improving...

#神经网络 #python #深度学习 +1

【深度学习实战】【详细解读】基于Seq2Seq模型实现简单的机器翻译

官网地址：NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION数据下载：数据目录1. 导入需要的包2. 读入数据3. 数据预处理——建立数据集4. 模型搭建4.1 编码器4.2 解码器4.3 注意力机制——改善解码器5. 模型训练6. 模型评估1. 导入需要的包from __futur...

#深度学习 #python #机器学习 +1

【深度学习实战】GraphSAGE（pytorch）

书的配套代码：Chapter7：GraphSage示例（使用Cora数据集）目录1. 采样（sampling.py）2. 聚合（net.py）3. GraphSAGE模型构建（net.py）4. 数据处理（data.py）5. 主函数5.1 导入需要的包5.2 数据准备5.3 模型初始化5.4 模型训练和测试1. 采样（sampling.py）GraphSAGE包括两个方面，一是对邻居的采样，二是

#深度学习 #python #机器学习 +1

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