3.4 softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1 分类问题考
在一些其他场景中，我们的模型输出可能是一个图像类别这样的离散值，对于这样的离散值预测问题，可以使用 softmax 回归的分类模型。1.1 分类问题在一个简单图像分类问题中，输入图像的高和宽均是 2 像素，色彩为灰度，可以将图像中的 4 像素分别记为 ，假设训练集中图像的真实标签为狗、猫和鸡，也就是说通过这4种像素可以表示出这三种动物，这些标签对应着 &
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2024-05-24 09:12:31
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1.DFS（深度优先搜索）搜索思想在图问题中能以最直观的方式展现。深度优先搜索的步骤分为：递归下去。回溯上来。顾名思义，深度优先，则是以深度为准则，先一条路走到底，直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了，那么则退回到上一步的状态，走其他路。这便是回溯上来。下面结合具体例子来理解。如图所示，在一个迷宫中，黑色块代表玩家所在位置，红色块代表终点，问是否有一条到终点的路径我们用
超大图上的节点表征学习0 节点表征学习1 图网络面临的问题2 Cluster-GCN分析2.1 简单的Cluster-GCN2.2 随机多分区2.3 深层GCNs的训练问题3 Cluster-GCN实践3.1 数据集准备3.2 图节点聚类与数据加载器生成3.3 构造图神经网络的规范3.4 训练、验证与测试0 节点表征学习首先我们回忆一下图网络的节点表征学习，对于给定图，它由个节点和条边组成，其邻接
回归问题 文章目录回归问题1 问题的引入2 模型的定义3 最小二乘法3.1 最速下降法 1 问题的引入假设一个前提：投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问量的增加。根据广告费和实际点击量的对应关系数据，可以将这两个变量用下图展示：看着这张图，我们大概“猜测”一下，当广告费 = 200时，点击量会是多少？这很容易想到这样子一个位置，大概500左右。其实这就是机器学习，从数据中进行学习，然
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2024-03-27 13:08:53
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1.线性回归逻辑回归和线性回归同属于广义线性模型，逻辑回归就是用线性回归模型的预测值，去拟合真实标签的对数几率（一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率和不发生的概率之比）逻辑回归和线性回归本质上都是得到一条直线，不同的是，线性回归的直线是尽可能去拟合输入变量x的分布，使得训练集中所有样本点到直线的距离最短；而逻辑回归的直线是尽可能去拟合决策边界，使得训练集样本中的样本点尽可能分离开。两者目
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2023-12-20 10:12:03
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关于神经网络和逻辑回归的关系，学它们俩和编程的时候有点似懂非懂。这里尝试记录现在所体会整理到的感觉。结论本身没有科学研究的价值或意义，只是在编程和设计全连接神经网络时能带来一定程度的指导。对于最经典的二分类逻辑回归。用一组二元的输入和它们各自对应的一个非0即1的输出，能将二元输入扩展为多项式求和形式，使用梯度下降或其它优化算法学习得到一组theta。所使用的代价函数即对应梯度如图（含正则项）：&n
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2024-02-25 13:53:09
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Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn线性回归的求解法通常为两种：①解优化多元一次方程（矩阵）的传统方法，在数值分析里通常被称作”最小二乘法"，公式θ=(XTX)−1XTY②迭代法：有一阶导数（梯度下
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2023-10-19 17:22:07
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如上篇文章所提及，Strategies for Pre-training Graph Neural Networks一文的作者提出了节点层面进行预训练的两种方法，分别是：Context 和 Attribute Prediction。这两种预训练方法可以让模型学会节点层面嵌入。将预训练得到的模型用于下游图层面的任务时，可以很好的保留节点层面的信息，活得更好的泛化能力。接下来，这一部分就来具体介绍子结
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2023-11-10 06:08:51
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本篇属于MindSpore图神经网络模型系列，主要分享MindSpore原创图神经网络BGCF，十分欢迎各位一起探讨图神经网络算法的发展以及之后的应用场景。背景推荐系统中通常将用户和物品发生的交互作为正样本。尤其在隐式反馈的数据中，会将所有未观察到交互的物品作为负样本。这种做法会对于存在潜在偏好的物品（下次会购买的物品或者根本没有暴露在用户视野中的物品）进行错误的标签。针对推荐系统中的交互不确定性
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2023-12-04 21:12:38
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正常的图神经网络叠加应该是如下图所示，直接前一层的输出接后一层的输入。但这样简单的连接会出现 over-smoothing 的问题，即：所有的节点嵌入收敛到相同的值。这显然是不合理的。出现这种现象的原因如下。首先引入一个新概念——接受域（Receptive field），其决定一个感兴趣节点嵌入的一组节点。在K层GNN中，每个节点都有一个K阶邻居的接受域。下图分别为1-3阶邻居示意图： 当我们增加
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2023-12-31 18:03:07
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图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE摘要: 2019 年号称图神经网络元年，在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络：GCN、GAT 以及 GraphSAGE。前两者是目前应用比较广泛的图神经网络，后者则为图神经网络的工程应用提供 ...2019 年号称图神经网络元年，在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络：
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2023-11-22 15:57:03
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近年来，图神经网络作为图表征学习的一类代表性方法发展迅速，并被广泛应用于社交网络、知识图谱、生物网络、分子结构等图数据中。在图机器学习中，一类重要的问题是链接预测问题。本文以图的同构性为切入点，介绍近年来使用图神经网络进行链接预测的方法。背景介绍图同构我们首先介绍图的同构问题。给定两个图 ，如果存在一个映射 ，使得： 那么 就是同构的，记作 ，且称 是图 和 节点同构：令 。如果存在从 到
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2023-12-20 20:43:35
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文章目录1. Binary Classification2. Logistic Regression3. Logistic Regression Cost Function4. Gradient Descent5. Derivatives6. More Derivative Examples7. Computation graph8. Derivatives with a Computation
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2023-12-15 17:38:47
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Evolving Taxonomy Based on Graph Neural Networks摘要分类法是人类对领域知识的理解和组织。在这个知识爆炸的世界中，如何自动进化分类法变得至关重要。在本文中，我们介绍了一种以半监督学习方式自动更新分类法的模型。在我们的模型中，目标是训练一个图神经网络模型，该模型可以有效地将新添加术语与现有术语之间的边分类为三种类型：真正的下位词-上位词关系、转导下位词-
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2023-10-11 06:11:39
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deepwalk 概率图 (Introduction)Graph Neural Networks are the current hot topic [1]. And this interest is surely justified as GNNs are all about latent representation of the graph in vector space. Represe
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2024-01-19 23:53:51
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传统图表的机器学习：结点级别的预测任务 链接级的预测结点是否连接 图级预测对整个图进行预测假设：结点已经具有与它们相关联的某种类型的属性创建额外的功能来描述这个特定的结点是定位在网络的其余部分，以及定义了图的网络拓扑结构的额外的特征两种特征：结构特征描述结点的attributes和properties的特征传统机器学习管道：| | | 所以特征设计非常重要，直接影响预测的准确率。 三种不同情况下的
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2023-12-03 19:15:36
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前言：逻辑回归可以看作是一个最简单的神经网络，理解逻辑回归对于理解神经网络的原理非常有帮助。 首先简要说明一下什么是回归。即我们有一些数据点，我们用一条线去对这些点进行拟合，这个拟合的过程就是回归。（即我们在坐标系中去找一条线，使得这条线尽最大可能地串联这些已知的数据点，如果无法串联则尽量靠近这些已知点。此外，还有一些未知点，但这些未知点和已知点符合某种不为人知的相同规律，我们的线不仅仅
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2023-12-20 19:06:43
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超大图上的节点表征学习引用自Datawhale https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1Datawhale 图神经网络task2Datawhale 图神经网络task3Datawhale 图神经网络task4什么是超大图？节点以及边达到千万或上亿大数据规模，表征这些节点对
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2023-11-12 22:43:48
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Neural Network 该部分展示了神经网络的结构，从结构图中可以看出该网络有三个隐含层，神经元个数分别为9个、8个、7个Algorithms 该部分展示了该网络所使用的训练算法，可以看出Data Division：该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test setTraining：该网络采用Levenberg–Marquardt算
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2023-09-06 21:29:14
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