一、神经科学教材1 | 《神经科学原理》简介:《神经科学原理》,英文名 Principles of Neural Science,由2000年诺贝尔生理学与医学奖得主埃里克·坎德尔(Eric Kandel)等合著。本书第一版于1981年出版,她常作为…
因此一个比较常见的图神经网络的应用模式如下图,输入是一个图,经过多层图卷积等各种操作以及激活函数,最终得到各个节点的表示,以便于进行节点分类、链接预测、图与子图的生成等等任务。 图神经网络的几个经典模型与发展: 1.GCN 2.GraphSAGE 3.GAT(借鉴了Transformer的idea) 无监督的节点表示学习 1.GraphSAGE 2.GAE...
其实，神经网络的原理并不复杂，它是一种数学模型，用来模拟人类神经系统的结构和功能。它由许多简单的单元组成，每个单元都可以接收一些输入，进行一些计算，然后输出一个结果。这些单元就像人类的神经元一样，可以相互连接，形成一个复杂的网络。通过这个网络，我们可以对输入的数据进行处理，得到我们想要的输出。下面，...
如果没有激活函数,神经网络只能解决简单的线性问题;加入激活函数之后,只要层数足够多,神经网络就能解决所有问题,因此激活函数是必不可少的。 神经网络是如何进行学习的 得到预测结果后,神经网络会通过损失函数判断预测结果是否准确,如果不够准确,神经网络会进行自我调整,这就是学习的过程。 损失函数用于衡量模型的预测结果...
多模态学习 神经科学研究表明，我们的大脑通过多种感官通道接收信息。当我们同时使用多种感官（如视觉、听觉和触觉）学习时，信息的记忆和理解会更加深入。建议：尝试使用图表、音频和实践活动结合的学习方法，如观看视频讲座，同时做笔记和实践操作。分散学习 研究表明，分散学习（或称为间隔重复）比集中学习更有效。这...
深度学习通常使用一种叫作反向传播（backpropagation）的算法来训练神经网络。反向传播算法的基本思想是：首先给神经网络一个输入数据，并得到一个输出结果，然后将输出结果与期望的结果进行比较，计算出一个误差（error），再根据误差反向地调整每个神经元的权重和偏置，使得误差减小。这个过程不断重复，直到达到一个满意...
编程是学习神经网络和人工智能的关键一步。Python是广泛应用于机器学习和深度学习的语言，建议从学习Python编程语言开始。掌握基本的编程概念，如变量、条件语句、循环和函数等。3、掌握机器学习基础知识 机器学习是人工智能的核心领域之一。了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、回归和分类等。学习常用的机器...
本文提出了一种名为DeepLogic的深度学习框架,用于解决具有逻辑推理和神经感知双重任务的问题。 1 前言 神经符号学习,目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑,但目前的研究仅将它们串联并分别优化,未能充分利用它们之间的...
关于神经网络也有很多的种类,考虑到它们的使用效果,有些使用起来恰到好处,但事实表明,到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值,本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别,下面来举例看看。 在监督学习中你有一些输入xx,想学习到一个函数来映射到一些输出yy,比如之前提到的房价预测的例子,你只要输入有关房屋的一...
深度学习的基础之一是神经网络,它是一种模仿生物神经系统的计算模型,用于处理复杂的任务如分类、回归、图像处理和自然语言处理等。神经网络由大量的简单处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。