语义：就是一句话的重点是什么。自定词汇：因为语言、文字太多，自定和处理你所关心的重点词汇。简体转繁体代码text1 = "我去过清华大学"print(" "+text1) # 打印原文本print("s2t;"+line) # 打印转换后的文本2.中文分词断词工具在中文分词的处理方面，Python有几个第三方的程序pymmseg、smallseg和jieba，本节将介绍的是jieba。这个需要先安

不管对一张图片如何操作，每次操作之后的图片所包含的信息一定是小于或等于原图 片包含的信息的。扩展网络， 一般是调整输入图像的大小、网络的深度和宽度。网络的宽度就是特征图的。在数据处理的过程中，有一个称为数据处理不等式的概念，就是随着网络层数的加深，因此越接近输入层的图像，包含更多纹理的信息，而越靠近输出层的图像，标准化的卷积网络扩展方法，通过规律扩展网络，尽可能提高网络性能。卷积层的，每一个卷积层

生成模型通过学习并建模输入数据的分布，从而采集生成新的样木，该模型广泛运用于图片视频生成、文本生成和药物分子生成。扩散模型是一类概率生成模型，扩散模型通过向数据中逐步。

强化学习(增强学习、再励学习、评价学习简称RL)是近年来机器学习领域最热门的方向之一，是。分清楚回报和奖赏的区别：因为强化学习的目的是最大化长期未来奖励，寻。略，在策略不变的情况下，只会选择价值最大的那一个动作。动作选择策略的未来回报的期望。中，这个“策略”就是一个神经网络，输入是环境状态，输出是动作。境重复100次决策，可能会有不同的决策产生。如果看重的是长期的回报，那就是深谋远虑。训练集中的数

前面介绍过，按照元素和层级来划分，图数据上的任务一般可以分为节点上的任务、边上的任务和图上的任务。而在实际应用中，大部分图神经网络的应用都集中在节点分类、链路预测和图分类上；在设计一个新的图神经网络模型时，我们常使用的标准数据集也都基本来自这三个任务。我们暂时不考虑图数据的具体领域，先来介绍图神经网络在这些标准任务上的使用。1.1节点分类节点分类是图神经网络上最普遍的一个任务。沿用本书惯用的符号，

在实际应用中，我们通常可以叠加多层图卷积，得到一个图卷积网络。我们以H¹ 表示第L层的节点向量，W¹表示对应层的参数，定义。参数是没办法迁移的，因此谱域图神经网络通常只作用在一个单独的图上，这大大限制了这类模型的跨图学习和泛化能力。接下来，我们从切比雪夫网络的公式(3.12)出发，对图卷积网络进行推导。下面，我们以一个常用的两层图卷积网络来解释图卷积网络是怎么对节点。从图信号分析的角度考虑，我们希

原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。· priors：矩阵，shape =[n_samples，n_features]为训练数据，其中n_samples的样本数和n_features是特征的数量。· numpy.meshgrid（x，y）的功能是假设x是长度为m的向量，y是长度为n的向量，则最终生成的矩阵X和Y的维度都是n×m。· smoothing：浮点数，所有要素的最大方差部分，添加到计算稳

在实际应用中，我们通常可以叠加多层图卷积，得到一个图卷积网络。我们以H¹ 表示第L层的节点向量，W¹表示对应层的参数，定义。参数是没办法迁移的，因此谱域图神经网络通常只作用在一个单独的图上，这大大限制了这类模型的跨图学习和泛化能力。接下来，我们从切比雪夫网络的公式(3.12)出发，对图卷积网络进行推导。下面，我们以一个常用的两层图卷积网络来解释图卷积网络是怎么对节点。从图信号分析的角度考虑，我们希

原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。· priors：矩阵，shape =[n_samples，n_features]为训练数据，其中n_samples的样本数和n_features是特征的数量。· numpy.meshgrid（x，y）的功能是假设x是长度为m的向量，y是长度为n的向量，则最终生成的矩阵X和Y的维度都是n×m。· smoothing：浮点数，所有要素的最大方差部分，添加到计算稳

无监督学习是机器学习的一个分支，用于发现数据中的特定模式。无监督算法的数据都是没有标签的，也就是说，只有x_train,但是没有给y_train。在无监督的学习中，算法需要自行寻找数据中的结构。传统的无监督学习主要有3种类型。发现数据中共同出现的概率。比如数据有ABC 3个特征，经过分析发现当A出现时，B一定出现，这样A和B之间存在共现的关系。。降低维度。同样地，假设数据有A、B、C 3个特征，通