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图自监督学习（SSL for Graphs）是近年来图学习领域的一个活跃研究方向，尤其在图神经网络（GNN）广泛应用之后，自监督学习方法被引入图结构数据中，以避免图数据的标注成本。图自监督学习的目标是通过设计自监督任务，利用图中节点、边或图的结构信息来学习节点表示、边表示和图表示。：通过比较图像变换后的不同样本的表示，使得相同类别的样本表示更接近，不同类别的样本表示更远离，从而学习到有区分性的表示

Swishxx⋅σx1e−xx​其中，σxσx1e−x1​Swish 激活函数在深度学习中的一些应用已经展示了其优势，特别是在神经网络的训练过程中。

在数据科学和机器学习中，评估模型的性能通常需要使用各种指标。这些指标可以帮助我们理解模型的预测能力和误差大小。

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深度学习工具——【wandb】offline运行保存wandb的数据文件，再手动同步到W&B网站_wandb offline-CSDN博客。

VS Code 无法使用Ctrl+C，Ctrl+F等快捷键_vscode快捷键contrl +f不能用-CSDN博客。

语义通信是6G中的核心技术之一，它的重点是超越传统通信系统中的“比特传输”概念，将信息的“意义”传递给接收方，而不仅仅是传输原始数据。而在语义通信中，重点不再是传输比特，而是通过理解和推断数据的上下文来传递有意义的信息。AI将在6G网络的管理中发挥巨大作用，通过自动化和智能化的方式进行网络配置、故障预测、流量优化等任务。AI将被用来增强边缘计算能力，提升实时决策和数据处理的能力，尤其是在大规模数据