文章目录Large-scale Multi-label Text Classification —Revisiting Neural Networks2014 European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in DatabasesJinseok NamJungi KimEneldo Loza MencíaIryna
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2023-11-15 13:57:43
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图神经网络GNN学习笔记：图分类1. 基于全局池化的图分类2. 基于层次化池化的图分类2.1 基于图坍缩的池化机制1 图坍缩2 DIFFPOOL3. EigenPooling2.2 基于TopK的池化机制2.3 基于边收缩的池化机制参考资料 图分类问题是一个重要的图层面的学习任务，需要关注图数据的全局信息，包括图的结构信息以及各个节点的属性信息。 给定多张图，以及每张图对应的标签，图分类任务需要
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2023-12-25 12:29:43
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文章目录Improved Multilabel Classification with Neural Networks2008 International Conference on Parallel Problem Solving from NatureRafał Grodzicki, Jacek Mańdziuk, and Lipo Wang，南洋理工摘要改进BP-MLL简要介绍误差函数修改
MNIST 数据集包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST 中的NIST）在20 世纪80 年代收集得到。类和标签在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。&nbs
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2023-11-13 15:49:51
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作者 | 张玮玮论文动机设计机器学习系统的关键挑战之一是在几个目标之间的正确平衡，这些目标往往是不可比较和冲突的。例如，在设计深度神经网络（DNNs）时，需要在准确性、能耗和推理时间等多个目标之间进行权衡。通常，没有一种配置对所有目标都具有同样好的性能。尽管已经发展了不同的多目标优化算法来识别帕累托最优配置，最新的多目标优化算法没有考虑到每个目标不同的评估成本。论文工作论文提出
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2023-10-30 23:15:55
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## 多标签分类图神经网络实现流程
### 1. 理解多标签分类和图神经网络
在开始实现多标签分类图神经网络之前，我们需要了解两个关键概念：多标签分类和图神经网络。
#### 1.1 多标签分类
多标签分类是一种机器学习任务，它要求将输入数据分为多个可能的标签类别。与传统的单标签分类不同，多标签分类允许一个样本拥有多个标签。例如，一个图像可以同时属于“猫”和“狗”两个标签类别。
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原创
2023-09-08 09:30:10
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摘 要:事件预测需要综合考虑的要素众多,现有预测模型多数存在数据稀疏、事件的组合特征及时序特征考虑不足、预测类型单一等问题。为此,提出了基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测方法,通过节点特征聚合技术实现数据的稠密化表示。模型利用卷积神经网络的卷积和池化运算提取预测数据的组合时间段特征信息,并结合长短期记忆网络的时序特征提取能力,进一步提取预测数据的时序规律特征;最后,模型通过全连接的多标签分类器
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2023-11-01 22:29:17
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图神经网络（四）图分类（1）基于全局池化的图分类第四章 图分类4.1 基于全局池化的图分类参考文献 第四章 图分类 图分类问题是一个很重要的图层面的学习任务。与节点层面的任务不同，图分类需要关注图数据的全局信息，既包含图的结构信息，也包含各个节点的属性信息。给定多张图，以及每张图对应的标签，图分类任务需要通过学习得出一个由图到相应标签的图分类模型，模型的重点在于如何通过学习得出一个优秀的全图表示
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2024-01-12 07:56:59
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神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。损失函数（loss function）损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。常见的损失函数定义：差的平方和
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2023-08-08 18:00:31
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一、理解神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 感知机和神经网络的主要区别就在于激活函数。 线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。NumPy数组的图像数据转换为PIL用的数据对象，这个转换处理由Image.fromarray()来完成。Image.fromarray(np.uint8(img))将正确解标签表示为1，其他标签表示
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2023-11-26 08:10:20
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文章目录引用一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization?1.2 Batch Norm的原因1.3 Batch Norm的优点1.4 其它标准化方法 引用知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87117010一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization? &nb
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2023-09-01 15:13:21
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20230915周五更新多分类：一个图片只能分为1种东西多标签：一个图片可以有很多的标签，图片上的内容都可以算。但多标签和多任务的区别是？在GPT上查了一下，有点差强人意吧- 任务之间有依赖关系则是多任务？感觉多标签里标签与标签并没有太多的联系。- 在数据标注形式上，多标签与多任务感觉没区别。- 假设要预测3个东西。或许多标签是1个emb输入1个head，1个head输出3个概率值对应3个东西是o
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2023-11-08 20:03:34
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一、DGLDGL是基于pytorch开发的一个专门用于图神经网络模型搭建的框架，到现在为止，DGL已经高度封装了如GCN、GraphSage、GAT等常见的图神经网络模型，可以直接调用，比较方便，当然针对非常想挑战自己的编程能力又或者非常想从更底层的角度去学习图神经网络，建议直接看pytorch搭建的模型。DGL的安装和使用可以看看这里，一般是先安装pytorch再安装DGL，不然容易出错，图神经
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2023-11-10 21:35:18
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在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（英文：artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（英文：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，
我们知道，神经网络是我们学习机器学习以及深度学习时常听到的一个名词，我们会想什么是神经网络，它在我们机器学习中起什么样的一个作用，我们今天就来解开神经网络的神秘面纱。神经网络也称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的一个子集，是深度学习算法的核心。它们的名字和结构受到人类大脑的启发，模仿生物神经元相互发出信号的方式人工神经网络（ANN）由节点层组成，包含一个输入层，一个或多
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2023-12-16 14:15:31
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神经网络[]一、起源与历史1、与传统统计方法的区别传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。神经网络可以接近多种统计模型，并无需您预先假设因变量和自变量间的特定关系。若因变量和自变量间实际为线性关系，神经网络结果应接近线性回归模型的结果；
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2023-12-30 20:53:17
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多模态深度学习多模态深度学习（Multimodal Deep Learning）是一种利用多种数据来源（如文本、图像、语音等）进行深度学习的方法。它可以将不同模态的数据进行融合，从而获得更加全面、准确的信息。在多模态深度学习中，通常使用卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等深度学习算法进行建模，利用不同的数据类型进行特征提取，并将不同的特征进行融合。同时，还可以使用注意力机制等技术来实现
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2023-11-19 16:52:40
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随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此
神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程指标：损失函数目的：以损失函数为基准，找到能使损失函数的值达到最小的权重参数机器学习的方案
从图像中提取特征量（可以从输入数据中准确提取本质数据的转换器）用机器学习技术学习特征量的模式CV领域常用的特征量包括SIFT，SURF和HOG深度学习有时也成为端到端机器学习（end-to-end machine learning),从原始数据中获得
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2023-12-07 19:29:51
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1.为什么要有标签2.标签生成3.处理好的数据标签分享正文：1.为什么要有标签 获取了数据以后，虽然已经有了数据，但是对于监督型的训练学习任务而言，还需要有标签，标签就是正确答案（在人脸检测中即人脸/非人脸的标签）。利用正确答案可以做以下两件事。 计算损失函数的损失值计算正确率、召回率等性能指标2.标签生成 对于分类任务，通常用独热编码来表示标签。比如说，对于手写数字识别任务，用下面表示，即利用数
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2023-09-27 20:39:56
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