计算图模型把一个复合运算拆分成为多个子运算,因此,我们需要引入很多中间变量。 定义: a_i: 表示第 i 层网络的输入 o_i: 表示第 i 层网络的输出 这一堆公式等价于上面的神经网络的公式 根据这些公式,我们就可以用计算图模型来表示我们的神经网络,如下: 神经网络的计算图等价表示 这个计算图就是上面那一堆公式...
模型简介:本文提出距离编码机制,可以充分捕获节点集与整图节点之间的距离信息,理论上证明其表达能力优于1-WL测试,为图神经网络表示任意节点集提供了更强的区分能力。 2.PGNN 论文:Position-aware Graph Neural Networks 位置感知图神经网络 模型简介:本文提出位置感知图神经网络,通过采样节点作为锚点并聚合目标节点与锚点...
在测试过程中不使用随机失活,所有的神经元都激活。 常用函数:nn.dropout 8. 优化器 介绍:为了更高效的优化网络结构(损失函数最小),即是网络的优化策略,主要方法如下: 解释 优化器种类 特点 基于梯度下降原则(均使用梯度下降算法对网络权重进行更新,区别在于使用的样本数量不同) GD(梯度下降); SGD(随机梯度下降,...
但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text),许多常见场景也都可以转换成图(Graph),然后就能使用图神经网络技术来建模。 2009年后图神经网络也陆续有一些相关研究,但没有太大波澜。直到2013年,在图信号处理(Graph Signal Processing)的基础上,Bruna(这位是LeCun的学生)在文献 [3]中首次提出...
反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 代码实现(Code Implementation) 1. 模型表示(Model Representation) 人工神经网络是受构成动物大脑的生物神经网络启发而产生的计算系统。这类系统通过实例来“学习”并执行任务,通常不需要编写任何特定于任务的规则。 图1:神经网络结构 ...
SpatialGlue 模型结构 SpatialGlue 通过有效地将多组学模态数据与空间信息相结合,以更高的分辨率解读组织样本的空间域。SpatialGlue 是一种基于图神经网络(GNN) 的深度学习模型。 SpatialGlue 首先使用 k 最近邻 (KNN) 算法,使用空间坐标构建空间邻居图,并使用每个组学模态的归一化表达数据构建特征邻居图。
BRNN模型由两个普通的RNN模型组成,只不过这两个RNN模型处理输入序列的方向是相反的,一个是处理正向的序列,一个是处理反向的序列。这两个序列的输出与相反方向的输入之间没有连接关系。 图3:双向循环神经网络 BRNN模型优于单个RNN模型,为什么呢?这里举个例子。假设我们有一个包含了9个词的句子,我们希望预测句子中的...
游走模型的鼻祖是DeepWalk模型,它也是第一个将 NLP 领域的思想运用到图嵌入领域的模型。 整体架构 与Word2vec 的不同,其实就是多了一个采样节点序列的随机游走部分。因此这两者实现起来其实是非常类似的。 另外,大部分的图游走类算法,都是在随机游走这一块做比较多的创新和改动,而在后续的训练方法上则和 Word2...
四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,因其在处理图像数据方面的卓越性能而广受关注。CNN的主要特点包括: 局部连接和权值共享:通过卷积层中的滤波器(或称为卷积核),CNN能够捕捉图像中的局部特征。每个滤波器在图像上滑动,通过局部连接和权值共享的机制,显著减少...
GAN由两个神经网络组成,一个网络用于生成数据,另一个网络用于区分真实数据和假数据(因此模型具有"对抗"的性质)。虽然生成数据的结构并不新鲜,但在图像和视频生成方面,GAN取得了令人印象深刻的成果,例如: 使用CycleGAN进行风格转换,可以对图像进行多种令人信服的风格转换 ...