神经网络要如何聚合图结构中的信息呢？之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。 这一期我们来说下这两种方法具体怎么做。Spatial-based GNN这部分内容会包括 NN4G，DCNN，DGC，GraphSAGE，MoNET，GAT，GIN。它们主要的区分在
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2023-06-20 09:45:51
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神经网络的定义：神经网络模型是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。神经网络最重要的基本单位是神经元模型。M-P神经元是最典型的代表。M-P神经元（假设连接着其他n个神经元）：输入端：收到n个神经元传递的输入信号，这些信号带着权重的连接进行传递，神经元：把接收到的总输入值和神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理并产生神经元的输出。激活函数：一个简单的例子是阶跃函数，输出0/1.感知机
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2023-09-07 23:05:28
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汇聚层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一种常用操作，其作用是对卷积层输出的特征图进行下采样（缩小特征图大小），从而减少计算量和参数数量，同时提取更为重要的特征。本文将介绍汇聚层的基本原理、实现方式以及常见类型。一、汇聚层的原理汇聚层的主要作用是对卷积层输出的特征图进行下采样，通常有两种方式：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最
一、基础知识（一） filter: padding:在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。padding会影响输出图像大小。 stride(卷积步长)：卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离 input: n*n, filter: f*f, stride: s, padding: p output:, ⌊ ⌋表示向下取整 单层卷积网络：
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2023-06-21 13:44:46
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“ 图神经网络已经在很多领域得到了广泛的引用,如计算机视觉,自然语言处理和推荐. 那么,图神经网络能不能提升一些基础机器学习任务(如聚类)的表现呢?本文首次将GNN用到聚类上,提出了一种基于GNN的深度聚类算法 Structural Deep Clustering Network.”本文由北邮、腾讯和清华联合发表在WWW2020上。论文链接: https://arxiv.org
论文名称基于循环神经网络的时序数据聚类算法及其并行化，王国瑞.研究对象主要围绕时序数据聚类问题，不同于已有的时序数据聚类方法，本文献的研究是基于循环神经网络的时序数据聚类方法，研究成果可用于金融股票数据分析。研究动机在时间序列数据挖掘领域，结合循环神经网络将其应用在时间序列数据预测及聚类任务上。文献综述基于时间临近度的时序聚类：主要在于序列相似性的衡量，利用不同的相似度计算方法进行聚类。基于特征变
51 C-均值算法：
是动态聚类方法中的一个典型方法。其目的是将一数据集, 按自然密集程度划分成C个聚类，它的准则函数是对所有C个聚类中每个数据到其各自均值的距离平方和的总和为最小
。计算距离的最简单形式是欧式距离。但也可使用其它形式的距离。迭代过程是计算这个数据, 从现属聚类转移至其它聚类, 是否能使准则函数值减小为依据，将该数据转移至合适聚类，直至这种数据转移不再发生为止。在数据转移过程中
聚类算法的种类： 基于划分聚类算法（partition clustering)k-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k
1.算法功能简介 神经网络是模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统，具有非线性、自学性、容错性、联想记忆和可以训练性等特点。在神经网络中，知识和信息的传递是由神经元的相互连接来实现的，分类时采用非参数方法，不需对目标的概率分布函数作某种假定或估计，因此网络具备了良好的适应能力和复杂的映射能力。神经网络的运行包括两个阶段：一是训练或学习阶段（
超越分类的XAI：可解释神经聚类
《XAI Beyond Classification: Interpretable Neural Clustering》
一、简介 本文研究了可解释AI()和数据聚类这两个挑战性问题。第一个问题是如何设计一种具有固定可解释性的神经网络，而不是给出一个黑盒模型的事后解释。第二个问题是，使用可微分神经网络来实现离散的，其拥有具有并行计算、在线聚类和聚类友好的表示学
@TOC基本介绍有“万金油”之称。最广泛的一种解释：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。[Kohonen,1998]最基本单元：神经元，即简单单元。 M-P神经元模型[McCulloch and Pitts 1943]，如下图: 图中原始值为，经过的转换得到当前神经元的输入值，若值大于阈值，则再通过激
1 聚类的类型 聚类可以通过人工神经网络来实现，也可以通过专门的聚类算法实现，例如参考资料[3]介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM以及FCM四种聚类算法，其中SOM属于神经网络方法。本文重点介绍层次聚类算法。 参考资料[3]提到，根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法又可分为凝聚的层次聚类算法和分裂的
0. 前言通常神经网络的问题：参数如何选择何时停止训练局部最优解1. 回声网络ESN具有以下特点：大且稀疏生物连接，RNN被当做一个动态水库动态水库可以由输入或/和输出的反馈激活水库的连接权值不会被训练改变？只有水库的输出单元的权值随训练改变，因此训练是一个线性回归任务假设有ESN是一个可调谐的sin波生成器：黑色箭头是指固定的输入和反馈连接红色箭头指可训练的输出连接灰色表示循环内连接的动态水库典
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2023-07-18 10:54:01
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文章目录一、Network Pruning1.Network can be pruned2.Weight pruning3.Neuron pruning4.Why Pruning?二、Knowledge Distillation三、Parameter Quantization四、Architecture Design1.Depthwise Separable Convolution2.Low r
1.算法功能简介 神经网络是模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统，具有非线性、自学性、容错性、联想记忆和可以训练性等特点。在神经网络中，知识和信息的传递是由神经元的相互连接来实现的，分类时采用非参数方法，不需对目标的概率分布函数作某种假定或估计，因此网络具备了良好的适应能力和复杂的映射能力。神经网络的运行包括两个阶段：一是训练或学习阶段（
第四章 自组织神经网络（1）自组织神经网络的典型结构 （2）自组织学习(self-organized learning) ： 通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。 自组织网络的自组织功能是通过竞争学习（competitive learning）实现的。4.1竞争学习的概念与原理4.1.1基本概念1.分类和聚类（1）分类——分类是在类别知识等导师信号的指导下，
一提到密度聚类，脑海中立马就能呈现出一个聚类结果图，不自然的就感觉非常的简单，不就是基于密度的聚类嘛，原理不用看也懂了，但是真的实现起来，仿佛又不知道从哪里开始下手。这时候再仔细回想一下脑海中的密度聚类结果图，好像和K-means聚类的结果图是一样的，那真实的密度聚类是什么样子的呢？看了西瓜书的伪代码后还是没法实现？今天小编就带大家解决一下密度聚类的难点。
疫情防控的关键阶段，各种信息漫天飞，有利的、不利的，真实的、虚假的，我们需要努力分辨。雾里看花，我们需要借一双“慧眼”，“慧眼”就是以算法驱动的热点事件跟踪系统。最近，笔者参与了一个企业舆情分析系统的建设，亲身体验了疫情检测系统建设的全部过程，包括系统架构、算法设计、代码实现、系统运行等步骤。现在，向大家分享该系统设计、实现的简单经验。 企业的需求是这样的 企业希望利用该系统掌握企业舆情，并满足
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-31 17:51:05
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基于神经网络的具体算法DEC 一、简介聚类特别依赖特征空间的选择；先前很少有研究来解决用于聚类的特征空间学习问题；本文提出了一种称为的聚类方法，该方法通过迭代方式来同时学习特征空间(向量表示)并完成聚类；二、聚类算法DEC 将个点聚类至个簇，每个簇均有一个质心。本文不直接在数据空间上聚类，而是通过非线性映射，将数据空间映射至特征空间，其中是可学习参数。为了避免维度灾难，的维度远远小于。至于非线性
