logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

神经网络参数初始化方法

文章目录过大或者过小的初始化1. 所有的参数初始化为0或者相同的常数2. 随机初始化3. Batch Normalization4. Xavier限制均匀分布正态分布5. MSRA正态分布均匀分布总结及使用的概率公式神经网络模型一般依靠随机梯度下降进行模型训练和参数更新,网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关,而收敛结果实际上又很大程度取决于网络参数的最开始的初始化。理想的网络参数初始化使模型.

python复杂网络分析库networkx

文章目录1 简介安装支持四种图绘制网络图基本流程2Graph-无向图节点边属性有向图和无向图互转3 DiGraph-有向图一些精美的图例子绘制一个DNN结构图一些图论算法最短路径问题一些其他神经网络绘制工具列表参考1 简介networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。利用networ...

Low-memory GEMM-based convolution algorithms for deep neural networks 深度神经网络中基于GEMM的低内存卷积算法

文章目录1 相关介绍DNN卷积的实现方法contributions2 DNN 卷积3 使用O(K2CHW)O(K^2CHW)O(K2CHW) 空间的patch matrix的卷积3.1 Matrix layouts3.2 Patch-minor layouts3.3 Patch-building Algoritmsim2col−scanim2col−copy−selfim2col−copy−lon

PATCHY-SAN - Learning Convolutional Neural Networks for Graphs ICML

文章目录1 背景2 PATCHY-SAN模型Node Sequence Selection - 根据节点排序选择要进行卷积的节点Neighborhood Assembly - 找到Node的领域,确定感受野Graph Normalization - 图规范化过程Convolutional Architecture - 卷积网络结构3实验4 小结论文:Learning Convolutional N

图卷积网络、图神经网络必读论文

文章目录Content[Survey papers](#content)Models[Basic Models](#content)[Graph Types](#content)[Pooling Methods](#content)AnalysisEfficiencyApplicationsPhysics[Chemistry and Biology](#content)[Knowledge Gra

[论文翻译]-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks《图神经网络GNN综述》

文章目录摘要1 简介1.1 GNN简史1.2 Related surveys on graph neural networks1.3 Graph neural networks vs. network embedding1.4 Graph neural networks vs. graph kernel methods1.5 文章的创新性2 基本的图概念的定义3 GNN分类和框架3.1 GNNs分

GCN使用的数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Tox21格式

文章目录Cora、Citeseer、Pubmed以Cora为例数据格式示例Tox21 数据集本文分享一下图卷积网络GCN里用到的一些数据集的格式Cora、Citeseer、Pubmed数据集来源#图#节点#边#特征#标签(y)Cora“Collective classification in network data,” AI magazine,20081...

图卷积网络GCN代码分析(Tensorflow版)

文章目录GCN中的数据集和格式说明Cora、Citeseer、Pubmed以Cora为例数据格式示例代码分析`train.py``models.py``layers.py``utils.py``metrics.py``inits.py`参考应某些同学要求,分享一个对GCN源码的分析。源代码 github:https://github.com/tkipf/gcnGCN中的数据集和格式说明Co...

MEC:Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network 深度神经网络中内存高效的卷积算法MEC 论文详解 ICML 2017

文章目录1 相关介绍2 Preliminaries标记相关工作3 MEC算法3.1 动机3.2 MEC 算法初级版本3.3 MEC 算法高级版本3.4 分析4 实验结果论文:MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network 深度神经网络内存高效的卷积作者:Minsik Cho,Daniel Brand来源:ICML 2017...

[论文翻译]-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks《图神经网络GNN综述》

文章目录摘要1 简介1.1 GNN简史1.2 Related surveys on graph neural networks1.3 Graph neural networks vs. network embedding1.4 Graph neural networks vs. graph kernel methods1.5 文章的创新性2 基本的图概念的定义3 GNN分类和框架3.1 GNNs分

    共 48 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 请选择