而高斯过程,它是随机变量的一个集合,任何有限个随机变量都有一个联合的高斯分布,它的表达式是f~GP(µ(x),K(x,x')),这里的µ(x)是均值函数(mean function),K(x,x')是协方差函数(covariance function)也被称为核函数(kernel function),刻画了数据之间的关系。 也就是说一个高斯过程,它是由均值函数和...
我们将看到,在相同的条件下,训练期间 ANN 的行为是由相关核来描述的,我们将其称为神经正切网络(neural tangent network)。 1.1 贡献 我们对 ANN 的网络函数 f_\theta 进行了研究,其将输入向量映射到输出向量,其中 \theta 表示ANN 的参数向量。在隐藏层宽度趋于无穷大的条件下,初始化时的网络函数 f_\theta ...
We propose herein a neural network based on curved kernels constituing an anisotropic family of functions and a learning rule to automatically tune the number of needed kernels to the frequency of the data in the input space. The model has been tested on
因此,我们将 GNN 的聚合函数抽象为一种可以由 neural network 表示的 multiset function,并分析该函数是否能够表示为 injective multiset function。 只要multiset function 能表示为单射函数,这就意味着在 GNN 的聚合邻居操作中,对于不同邻域的特征,聚合后能够获取到一个唯一的输出表征,这样就能够捕捉到更多的图结构信...
3.1.4 Radial basis function neural network Radial basis function neural network (RBFNN) is also a kind of non-linear multilayer feedforward neural network that based on function approximation theory. Based on the principle of Cover's theorem, RBFNN can find the best-fitting plane in high-dimensi...
微小径向基函数网络(tiny raidal basis function network) 之后使用一个非线性模型: \[f_{\theta}(x)=\theta_{1} \exp \left(-\frac{\left(x-\theta_{2}\right)^{2}}{30}\right)+\theta_{3} \exp \left(-\frac{\left(x-\theta_{4}\right)^{2}}{30}\right)+\theta_{5}\] ...
reducing the number of parameters in the input. Similar to the convolutional layer, the pooling operation sweeps a filter across the entire input, but the difference is that this filter does not have any weights. Instead, the kernel applies an aggregation function to the values within the recept...
如何训练一个有效的Graph Neural Network? 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域。 针对graph的研究可以分为三类...
Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去噪滤波有点相似。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部的信息。Non-Local Means操作则是结合了一个比较大的搜索...
Network embedding 网络嵌入 The main distinction between GNNs and network embedding GNNs和网络嵌入的主要区别 graph kernel methods 图核方法 the notations used in this paper 本文中使用的符号 ...