[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
JCR一区 | Matlab实现TTAO-CNN-GRU-MATT多特征分类预测
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精选
2024-06-08 13:30:54
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Linux下主流的Boot Loader：grubGNU GRUB（GRand Unified Bootloader简称“GRUB”）是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序。GRUB是多启动规范的实现，它允许用户可以在计算机内同时拥有多个操作系统，并在计算机启动时选择希望运行的操作系统。GRUB可用于选择操作系统分区上的不同内核，也可用于向这些内核传递启动参数。(百度百科)☺☺☺Boot Loa
# Python中的CNN-GRU注意力模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种十分流行的模型，它们分别用于处理视觉和序列数据。而通过引入注意力机制，我们可以进一步提升模型的性能。在本文中，我们将介绍如何结合CNN、GRU和注意力机制来构建一个强大的模型。
## CNN-GRU注意力模型
CNN主要用于提取图像或文本数据中的特征，而GRU则用于处理序列数据。
原创
2024-05-31 07:01:51
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深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积？卷积的定义从数学上讲，卷积就是一种运算，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。我们称其连续的定义为：其离散的定义为：这两个式子有一个共同的特征：这个特征有什么意义呢？我们令，当n变化时，只需要平移这条直线在上面的公式中，是一个函数，也是一个函数，例如下图所示即下图即根据
一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们
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2024-08-07 18:22:21
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目录入门必看提出思想及发展提出解决方案谱域图卷积空域图卷积发展重要的结论从ChebNet 到GCN应用缺点TODO LIST 入门必看推荐顺序由简到难：何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎Johnny Richards和superbrother的回答CSDN文章清华大学综述文章：Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applicat
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2024-08-01 17:16:23
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Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测
1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据，却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的，结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图)。 传统C
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2024-10-22 19:28:55
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测试环境：linux，8cpu核，8G内存优化后的模型比较模型 速度/eps 准确率 NN
原创
2023-05-31 10:38:45
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文章目录6.GCN的性质6.1 GCN和CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者均是局部连接3.二者卷积核的权重处处共享4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大**GCN的任务**6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习GCN如何适配图数据内在规律？基于手工特征的方法基于随机游走的方法一个经典问题——图的同构问题GCN比起前两种方法的优势6.3 GCN是一个低
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2024-07-19 10:45:24
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3.4 CNN架构学习目标目标知道LeNet-5网络结构了解经典的分类网络结构说明一些常见的卷机网络结构的优化知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用说明ResNet的结构特点了解卷积神经网络学习过程内容应用无下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。3.4.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeN
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2024-06-18 19:33:19
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前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了
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2024-09-07 10:09:00
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GRU 和 LSTM 的对比GRU 是 LSTM 变动较大的变体LSTM 能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题，但是 LSTM 有三个不同的门，参数较多，训练起来比较困难。GRU 只含有两个门控结构，且在超参数全部调优的情况下，二者性能相当，但是 GRU 结构更为简单，训练样本较少，易实现。GRU 在 LSTM 的基础上主要做出了两点改变：GRU 只有两个门。GRU 将 LS
github源码在这里：https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
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2021-09-08 10:04:56
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本篇介绍在deep learning 尤其是cv领域的最大武器---卷积神经网络，介绍其简单原理和直观理解
卷积神经网络是什么首先，我们来看看卷积神经网络是怎样产生的。CNN主要灵感来自于神经科学视觉系统中的视觉皮层，经研究发现大脑生物皮层的不通视觉细胞仅会对特定部分的视觉区域敏感。CNN的主要原理也来自于此。在大概了解了他的产生灵感以后，我们来看看具体卷积神经是怎
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2024-09-26 06:42:59
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诸神黄昏！多模型齐亮相!GAF-PCNN-GRU、GASF-CNN-GRU、GADF-CNN-GRU的多特征分类预测/故障诊断
原创
2024-09-24 13:48:24
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CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathe
原创
2024-05-04 00:33:53
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JCR一区 | Matlab实现TTAO-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测
原创
2024-06-11 16:37:14
95阅读
JCR一区 | Matlab实现TTAO-CNN-BiLSTM-MATT多特征分类预测
原创
2024-06-11 16:37:56
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