超大图上的节点表征学习我们使用内存数据集将图神经网络应用于许多节点或边的预测任务，然而在实际的工作中面临着超大图上进行图神经网络的训练，巨大的内存(显存)消耗问题。论文Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Network提出了一种新的图神经网络的训练方法。Cluster
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2024-03-11 07:55:23
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训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等
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2023-09-10 21:33:20
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# 神经网络训练的基本原理和流程
神经网络是一种模拟人脑神经系统处理信息的数学模型，它由大量的人工神经元（节点）相互连接而成。神经网络的训练是指通过调整网络的参数，使其能够根据输入数据预测或分类。本文将介绍神经网络训练的基本原理和流程，并用伪代码和代码示例进行说明。
## 神经网络的基本结构
神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，其中输入层接收输入数据，输出层产生输出结果，隐藏层则负责特征提
原创
2023-09-17 11:00:09
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# 图神经网络的伪代码实现
## 1. 流程概述
对于图神经网络的伪代码实现，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 图的构建 |
| 步骤三 | 模型构建 |
| 步骤四 | 模型训练 |
| 步骤五 | 模型预测 |
现在，让我们一步步来详细地介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码和代码的注释。
原创
2023-08-16 06:32:21
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近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[
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2023-07-07 22:05:28
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内容简介： 2一、介绍（GCN基于CNN和图嵌入） 21.研究GNN的动机： 22.研究GNN的原因： 23.早期的GNN研究： 3二、模型 42.1原始GNN 42.2 GNN的变体 52.2.1图类型 62.2.2传播类型（传播过程使用的方法） 62.2.3训练方法 82.3通用框架（将不同的模型集成到一个单一的框架中） 102.3.1消息传递神经网络（MPNN：message passing
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2024-04-07 22:24:15
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近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉领域取得了革命性的进展，并被广泛地应用到图像分类、物体检测、实例分割等经典的计算机视觉问题当中。深度卷积神经网络通过层次化地响应图像局部单元使其能够充分利用输入数据的二维结构，从而针对图像提取鲁棒与鉴别性的特征表示。卷积网络本质上是一种卷积核在空间维度参数共享的前馈神经网络，它的成功主要归功于良好的模块架构设计以及合理地解决优化 过程中的问题。本文从上述两个角度
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2023-10-12 13:24:58
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。一个神经网络的结构示意图如下所示。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide
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2024-01-16 17:22:18
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系列文章目图形神经网络(GNNs)已经成为图表示学习的实际标准，它通过递归地聚集来自图形邻域的信息来获得有效的节点表示。虽然GNNs可以从头开始训练，但是最近已经证明，对神经网络进行预训练以学习用于下游任务的可转移知识可以提高技术水平。 文章目录系列文章目摘要1 Introduction主要挑战与工作主要贡献二、相关工作3 Learning to Pre-train: Motivation and
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2024-01-11 09:36:59
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参考书籍：《Python神经网络编程》神经网络基本编程采用Sigmod激活函数，建立一个包含一层隐藏层的神经网络通用代码：import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
class neuralNetwork:
# initialise the neural net
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2023-08-21 10:14:58
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本文为芬兰阿尔托大学（作者：OlaviStenroos）的硕士论文，共75页。目标检测是当前基于机器学习的计算机视觉的一个子领域。在过去的数十年中，机器学习领域被所谓的深度神经网络所主导，其基础是基于计算能力和数据可用性的提高。卷积神经网络（CNN）是神经网络的一个子类，非常适合于处理与图像相关的任务。神经网络通过训练在图像中寻找不同的特征，例如边缘、角和颜色差异，并将它们组合成更复杂的形状。对
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2023-12-16 16:39:50
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CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在不同的位置。 CNN之所以能够进行池化，主要是因为图像中有很多冗余点，即使我们对它进行s
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2023-10-20 18:59:06
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一、本阶段的组队学习网站地址：datawhale 二、本期主要学习内容： 学习在超大图上进行节点表征学习面临着的挑战； 接着学习应对挑战的一种解决方案； 最后通过实践学习超大图节点预测任务 三、超大图上进行节点表征学习面临着的挑战 图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，要么面临着随着图神经网络层数
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2023-10-10 14:36:21
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文章目录前言1 Introduction2 Roadmap3 Spatial-based GNNNN4G (Neural Networks for Graph)论文地址DCNN (Diffusion-Convolution Neural Network )MoNET (Mixture Model Networks)GraphSageGAT (Graph Attention Networks)GIN
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2023-12-15 22:33:39
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注意：本篇文章不是系统性的图神经网络或者图深度学习的入门教程，而是介绍如何入门图神经网络的学习指南以及相关的干货笔记，文中会列出一些视频和文章学习资料，并在本文作一些重点的摘要，读者需要自行前往文本超链接的部分进行学习相应的部分。如果您期望找到一篇细致的介绍GNN的文章，本文并不适合您。快速入门的 video 有一个概括性的认识（由于大会上的汇报时间相关问题，后面的部分其实讲的比较匆忙，主要看前面
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2023-08-08 11:58:00
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提出问题：手写数字的识别（这是学习神经网络的一个最最方便收集数据的分类问题了）制作训练所需的数据集：先来看看别人制作好的数据集，这是一个样本总量为100的数据集，图中文件用csv保存，然后最左边框住的是代表的真实数字，然后其所在的行的其他数字就是照片的像素值（结合第二张图看）地址：GitHub - makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork:
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2023-09-16 00:06:52
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文章目录六步法一，import：导入相关模块二，train, test：划分训练集与测试集三，搭建网络结构逐层描述网络，相当于走了一次前向传播1，拉直层：tf.keras.layers.Flatten( )1.1描述1.2举例2，全连接层tf.keras.layers.Dense（）3，卷积层（CBAPD）tf.keras.layers.Conv2D（）3.1经典卷积网络3.2描述3.3CBAP
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2023-10-11 20:14:45
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#一、准备 为了更深入的理解神经网络，笔者基本采用纯C++的手写方式实现，其中矩阵方面的运算则调用opencv，数据集则来自公开数据集a1a。 实验环境：Visual studio 2017opencv3.2.0 a1a数据集 #二、神经网络基础 标准的神经网络结构如下图所示，其实就是上文logistic regression的增强版（即多加了几个隐层），基本思路还未变化。关于更详细的原理介绍，这
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2023-08-08 12:38:33
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第5章：训练图神经网络本章通过使用 第2章：消息传递范式 中介绍的消息传递方法和 第3章：构建图神经网络（GNN）模块 中介绍的图神经网络模块， 讲解了如何对小规模的图数据进行节点分类、边分类、链接预测和整图分类的图神经网络的训练。本章假设用户的图以及所有的节点和边特征都能存进GPU。对于无法全部载入的情况，请参考用户指南的 第6章：在大图上的随机（批次）训练。后续章节的内容均假设用户已经准备好了
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2023-09-18 12:22:04
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在图数据库中训练GCN模型，可以利用图数据库的分布式计算框架现实应用中大型图的可扩展解决方案什么是图卷积网络？典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数
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2023-12-02 22:45:03
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