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图卷积的pytorch实现

很羡慕嫉妒周围大佬的学习速度,对于图神经网络的学习到应用到发表论文速度之快,表示跟不上。

这段时间忙着弄老师的不平衡数据分类的问题,但是还是在抽时间看图神经网络的论文以及博文。网络上的图卷积文章已经十分多了,推荐可以先看reference 3,比较简单易懂,然后reference 2,总结的内[……]

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Morvan博客-tensorflow2学习(三)

前面是关于线性拟合和构建简单神经网络的内容,对于构建过程的可视化,tensorflow提供了一个强大的工具tensorboard。

Tensorboard的使用

tensorflow2与tensorflow1不同使用的动态图,可以说tensorflow中是没有”图”的概念的(refere[……]

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Morvan博客-tensorflow2学习(二)

前面使用tensorflow2对线性数据进行拟合,此篇则是进行简单的神经网络搭建,对二次函数进行拟合。

搭建简单的神经网络

同样先使用tensorflow.compat.v1来跑morvan大佬的代码,需要注意要tf.disable_v2_behavior(),这样可以避免tf.plac[……]

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Morvan博客-tensorflow2学习(一)

最近要阅读修改一篇论文的tensorflow代码,所以来学习tensorflow,博客主要内容来自Morvan的tensorflow的教程(reference1, 2),Morvan大佬用的tensorflow用的是很早版本了,本人安装的r2.0,所以将morvan大佬教程的代码修改成tensorf[……]

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GNN-图神经网络

科学和工程学等多个领域中的数据之间存在许多潜在关系,例如 计算机视觉,分子化学,分子生物学,模式识别,数据挖掘可以用图形表示。reference 1提出了一种新的神经网络-图神经网络(GNN)

在图形领域中的应用通常可以分为两类:分别是graph focused的应用程序和node focus[……]

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最小二乘法

最小二乘法是机器学习最最基础的部分了,我们在线性拟合数据(回归)的时候,会用到此法。同时也在一些模型作为模型的优化指标,即均方误差MSE

投影

首先来扯一扯投影这个概念,对于线段之间的投影,如下图将向量b投影至向量a上,得到投影p,其关键就是向量b到投影p的线段是正交与向量a的,也即\([……]

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