目录 图神经网络的预训练与自监督学习 图神经网络简史 预训练GNN的前置条件 自监督学习 预训练GNN的技术路线 未来展望 图神经网络的预训练与自监督学习 图神经网络简史 图神经网络（GNN）2005年 ...

MNIST 卷积神经网络。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型，训练MNIST数据集。 构建模型。 定义输入数据 ...

参考https://andyguo.blog.csdn.net/article/details/117969648 一、为什么要在图上进行神经网络学习 在过去的深度学习应用中，我们接触的数据形式主要是这四种：矩阵、张量、序列（sequence）和时间序列（time series）。然而来自现实 ...

本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。由于各平台 Markdown 解析差异，有些公式显示效果不好，请到我 个人维护网站 查看。 监督学习算法 监督学习算法的定义是，给定一组输入 ...

GDA（高斯判别分析） 多个样本联合概率等于每个的乘积： \[P(\boldsymbol{Y}|\boldsymbol{X}) = \prod_{i=1}^{m} P(y_i| ...

本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 无监督学习算法 就是无监督的一种学习方法，太抽象，有一种定义（这种定义其实不够准确，无监督和监督之间界限模糊）是说如果训练集有标签 ...

监督式学习：全部使用含有标签的数据来训练分类器。 无监督式学习：具有数据集但无标签（即聚类）。 半监督学习：使用大量含有标签的数据和少量不含标签的数据进行训练分类或者聚类。 半监督学习：纯半监督学习和直推式学习 纯半监督学习和直推式学习的区别： 半监督学习在学习使并不知道最终 ...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自监督学习？ 自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。 2.如何评测 ...