昨天发现的了一段非常令人惊奇的JavaScript代码，是由 ShaunF编写的 automatically solves captchas，一个专门应用在 Megaupload网站的Greasemonkey脚本。如果你要亲自尝试一下，可以先看看这个 演示。而这个脚本的作用，正如名字所示，可以识别这个网站的验证码。
2.7 计算图（Computation Graph）可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者我们用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么我们用这种方式组织这些计算过程。在这个视频中，我们将举一个例子说明计算图是什么。让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。 我们尝试
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2023-09-11 22:44:27
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GCN学习笔记1 基于谱域的GCN1.1 知识要点：1.2 Spectral-based models1.2.1 Spectral Network1.2.2 ChebNet（2016）1.2.3 GCN（2017）1.2.4 AGCN（2018）1.2.5 DGCN（2018）1.2.6 GWNN1.2.7 小结2 基于空间的GCN2.1 知识要点2.2 Spatial-based models
1.GCN从空域角度理解GCN 将节点的特征矩阵和邻接矩阵一起输入GCN，GCN层与层之间连接方式如下，H是每一层的特征，W是每一层需学习到的权重矩阵，σ是非线性激活函数，只看这一部分就是传统的DNN，所以GCN实质是针对图结构，对传统DNN的改进。一个不断提取图特征的过程，（邻接矩阵A+单位矩阵）和特征矩阵相乘的物理意义：聚合此节点周围所有邻居的特征，以及自己本身的特征，然后左右乘度矩阵（原度矩
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序员如何学习机器学习 对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文
文章目录一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）1.核心公式2.算法流程二、图注意力算法（GAT）1.计算方法2.多头Attention三、空间GNN四、编程实践GAT网络实现 一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）在深度学习中，可以对图像进行卷积操作，即卷积神经网络。图像的卷积操作是将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来。
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2023-08-16 15:59:27
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdfGNN相关论文列表链接：https://github.com/thunlp/GNNPapers 近日，清华刘知远老师组在arXiv上发表了一篇关于图神经网络的综述，本次论文浅尝在分享这篇论文的基础上，对图神经网络的相关方法及应用作一次梳理。一、前言图神经网络(GraphNeural Networks, GN
基本介绍神经网络最基本的成分是神经元模型，当输入值超过了神经元的阈值，神经元就被激活了。然后通过激活函数就可以将输出值对应为0或者1。感知机感知机是由两层神经元组成，输入层接收数据，输出层经过激活函数可以输出0或者1，所以感知机能实现一些基本的逻辑运算，下面来看看其中的数学原理。感知机的数学原理公式: 其中x是输入，w是权重，b是偏差（偏置项）数学原理很简单，那开始实现一些基本的逻辑运算与运算或运
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2023-08-14 14:41:35
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神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-08-10 19:59:11
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作者：秦州，算法工程师，Datawhale成员引言本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】，在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的，然而，GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里，在大规模图数据上是不可取的。其次，GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点), 这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明
一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
首先要搞清楚的RBF神经网络和BP神经网络的区别:RBF神经网络一般有三层，输入层、中间层计算输入x矢量和样本矢量c欧式距离的RBF值，输出层算它们的线性组合。不像BP神经网络通过后向传播改变权重，RBF神经网络隐含层和输入层的连接权重是有固定算式（欧式距离）的。 简单地说，就是某个测试集样本p和某个训练集样本越接近，即欧氏距离越小，那么在RBF作用后输出的值就越大。即RBF使样本点只被附近（圈内
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2023-07-26 22:40:36
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1、基于图同构网络（GIN）的图表征 采用GINNodeEmbedding模块对图上每一个节点做节点嵌入（Node Embedding），得到节点表征；然后对节点表征做图池化得到图的表征；最后用一层线性变换对图表征转换为对图的预测。 基于结点表征计算得到图表征的方法有： （1）sum：对节点表征求和；&nbs
图卷积神经网络GCN ICLR 2017 ， 是曾经在美国加州大学UCI教授、现在荷兰阿姆斯特丹大学教授 Max Welling团队的大作（Max是图灵奖获得者Hinton的弟子），第一作者T. N. Kipf已经成为这个领域有名的学者和工程师。如果你能读懂英文，建议直接看作者最初发布的网站讲到GCN，就必须要讲到ChebNet, GCN可以认为是ChebNet的简化版和魔改版。ChebNet是2
“众所周知，激活函数最好具有关于零点对称的特性，不关于零点对称会导致收敛变慢”，这种说法看到几次了，但对于背后的原因却一直比较模糊，今天就来捋一捋。为此我阅读了一些文章，其中一篇个人觉得写得很棒（附在文末的参考中），但也花了一些时间才看懂（可能我比较笨？）。后面我发现从计算图来看这个问题会比较直观和容易理解一些。如果不了解计算图，可以查阅 齐藤康毅 的 《深度学习入门 基于python的理论与实现
神经网络MNIST例程中，如果将lenet_train_test.prototxt去掉两个卷积层和下采样层，剩下两个全连接层，这个网络模型就是一个简单的神经网络模型。使用该模型训练，最终准确率也可以达到97%以上。 该神经网络示意图如下： 这个神经网络包含三个层：输入层: 28x28 = 784个神经元，每个神经元代表一个像素的值隐藏层: n个神经元, 例子中 n=500输出层: 10个神经元,
人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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神经网络 算法 思路？能否提供一个最简单的代码？ 30。最基本的BP算法：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修
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2023-08-24 19:30:48
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1、envi 中几种分类方法的参数怎么设置？envi 中几种分类方法的参数设置方法如下： 1、平行六面体 （1）在主菜单中，选择Classification->Supervised->Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板。 （2）SelectClasses from Regions：单击Select Al
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2023-09-19 07:17:48
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NLP一、循环神经网络1、文本的tokenizationtokenization：分词，分出的每一个词语就是token中英文分词的方法：把句子转化为词语、把句子转化为单个字2、N-gram表示方法句子可以用单个字、词语表示，同时我们也可以用2个、3个或者多个词来表示N-gram一组一组的词语，其中的N表示能够被一起使用的词的数量import jieba
text = "深度学习是机器学习的分支，
