使用pytorch 的相关神经网络库， 手动编写图卷积神经网络模型(GCN)， 并在相应的图结构数据集上完成节点分类任务。本文主要讲PPI数据集的处理和训练。

描述了雷达系统设计中经常遇到的不同区域的辐射场概念，包括远场、近场、菲涅尔区等

通过本次实验，熟悉了基于Pytorch和nvidiaGPU的深度学习开发环境搭建过程。掌握了自然语言处理中Bert模型的基本原理和实现方法，基于预训练模型的参数加载方法和基于Bert模型实现情感分析的模型架构、搭建和训练方法。通过对文本情感分类网络的调参分析和模型训练掌握了超参数调节方法、各种超参数对训练过程、模型性能的影响。

使用pytorch 的相关神经网络库， 手动编写图卷积神经网络模型(GCN)， 并在相应的图结构数据集上完成链路预测任务。

通过本次实验，熟悉了基于Pytorch和nvidiaGPU的深度学习开发环境搭建过程。掌握了自然语言处理中Bert模型的基本原理和实现方法，基于预训练模型的参数加载方法和基于Bert模型实现情感分析的模型架构、搭建和训练方法。通过对文本情感分类网络的调参分析和模型训练掌握了超参数调节方法、各种超参数对训练过程、模型性能的影响。