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
1.什么是神经网络1.1 背景 :以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的 backpropagation 1.2 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下部分组成： 输入层(input layer), 隐藏层 (hidden
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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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
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
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，
GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测程序分为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序（前者）、BP和GRNN效果比较程序（后者）注意：由于是比较两种网络结果，需要先运行前者后运行后者，以保证两网络使用了相同的数据进行训练。%清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%载入数据
load data;
% 将数据分成训练和预测两类
神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐
目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
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2023-07-23 17:41:55
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前言平时很少写总结性的文章，感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点，所以这次写了下。 因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向，所以主要还是把rnn，lstm，gru，convlstm，convgru以及ST-LSTM一、 RNN最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息，输出不仅取决于当前输入，还取决于之前的信息，也就是输出由之前的信息(也就是状态state)和
GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRN
原创
2022-10-10 15:42:46
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础
1. 理论概述广义回归神经网络CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者DonaidF. Specht 在1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化
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2023-09-08 16:52:45
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GRNN，General Regression Neural Network，即广义回归神经网络，最早是由美国的Donald F.Specht教授于1991年提出的基于非线性
原创
2022-10-10 15:59:43
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本文主要内容简略介绍循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），其中涉及单层RNN结构、多层RNN结构、双向RNN结构、双向RNN+Attention结构使用RNN进行文本分类任务，并给出模型的定义代码本文代码【 https://github.com/540117253/Chinese-Text-Classification 】一、RNN概述 循环神经网络RNN是
为什么我们要使用GNN来做（改进）推荐系统模型？由于推荐系统的高实际价值，越来越多的研究人员开始提出基于会话的推荐方案。 基于马尔可夫链的推荐系统：该模型基于用户上一次的行为来预测用户的下一次行为，然而由于强独立性相关假设，该模型的预测结果并不十分准确。 基于循环神经网络（RNN）的推荐系统：相比于传统的推荐问题，基于会话的推荐问题的不同点在于如何利用用户的短期会话交互信息数据来预测用户可能会感兴
LSTM和GRU的基本结构循环神经网络 RNN 是一种很重要的网络结构模型，通过每个时刻利用当前的输入以及之前的输出，在同一个单元产生当前时刻的输出，从而可以用来处理具有一定时序的问题，比如语音信号处理，机器翻译，股票走势等等。RNN的基本单元如下：
左边表示RNN的R，即循环调用自身，而右边是RNN的展开形式，unrolled form，可以看成一个复制了很多个同样copy的链状结构的时序
一、图的不同种类深度学习方法1、主要分为三大类：半监督学习，包括图神经网络和图卷积神经网络；2、无监督学习图自编码机；3、最新的进展，图对抗神经网络和图强化学习。分析了不同方法的特点和联系。二、图神经网络 (GNN)图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。GNN的思路很简单：为了编码图的结构信息，每个节点可以由低维状态向量表示。对于以图为中心的任务，建议添加一个特殊节点，这个节点具有与整个图
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2023-06-30 20:03:03
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现在目前用的最多的三种神经网络是CNN，LSTM，GRU。其中，后两者都是RNN的变种，去年又给RNN发明了个SRU（优点是train RNN as fast as CNN）,SRU以后再讲，目前先消化了这个GRU再说。 GRU，Gated Recurrent Unit，门控循环单元。意思大概理解就是在RNN上多加了几个门，目的和LSTM基本一样，为了加强RNN神经网络的记忆能力。&nb
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2023-08-24 09:41:17
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1.算法描述广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。 GRNN是RBF的一种改进，结构相似。区别就在于多了一层求和层，而去掉了隐含
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2023-08-12 19:32:39
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