5. 图神经网络(GNN):图神经网络专门用于处理图数据,可以学习节点和边的表示。它直接对图结构数据进行操作,提取特征用于图相关的任务,如社交网络分析等。 6. 长短时记忆网络(LSTM):长短时记忆网络是一种循环神经网络的变体,专门用于解决长序列任务。它通过门控机制控制信息的流动,有效地缓解了梯度消失和爆炸问题。
【127集】2025最新八大神经网络,CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、CapsuleNet等神经网络算法一口气学完!共计121条视频,包括:【卷积神经网络CNN】1-回顾深度神经网络_卷积层是局部连接、2-单通道卷积的计算、3-彩色图片卷积的计算等,UP主更多精彩视频,请关
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从2013年-2017年,DQN做的东西很多是搭了Deep learning的快车,大部分idea在传统RL中已经有了,如何把它们融入Deep network是主要方向。 2013的DQN出现具有重要意义,实现了q-learning在网络中无法收敛的问题,而且如同deep learning的大部分工作一样(nlp,GNN...)端到端一体化。DQN的两个关键点在于experience replay和q-...
- gnn Do NOT aggregate: - road_embedding (client-specific) - confidence module To expand the RL selection to the full model, we could modify it like this: classModel(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size, device, layer_rnn, label_num, edge_num) ->None:super().__...
This study presents two alternatives to solve the offloading decision paradigm by introducing two well-known algorithms, Graph Neural Networks (GNN) and Deep Q-Network (DQN). It applies the alternatives on a well-known Edge Computing simulator called PureEdgeSimand compares themwith the two ...
这篇文章主要介绍 DQN 的三种改进:Nature DQN、Double DQN、Dueling DQN 在运筹学中的应用,并给出三者的对比,同时也会给出不同增量学习下的效果。 这三种具体的改进方式可以从之前的文章中学习 《【强化学习】DQN 的各种改进》 背景 (搬运下背景) 假设有一个客服排班的任务,我们需要为 100 个人安排一个星期的...
b站视频【图神经网络】GNN从入门到精通几种常见的Graph Embedding方法图嵌入 (Graph Embedding) 和图神经网络 (Graph Neural Network)【论文笔记】DeepWalk 【Graph Embedding】DeepWalk:算法原理,实现和应用 node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
本文首次将GNN用到聚类上,提出了一种基于GNN的深度聚类算法 Structural Deep Clustering Network. 论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.01633 github:https://git... VSR论文笔记三| 2018CVPR Deep Video Super-Resolution Network Using Dynamic Upsampling Filters Without Expl ...
Using GNN and DQN to find a baetter branching heuristic for a CDCL Solver - NVIDIA/GraphQSat