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 ...

以上示例都是人类的迁移学习的能力。 迁移学习是什么？ 所谓迁移学习，或者领域适应Domain Adaptation，一般就是要将从源领域（Source Domain）学习到的东西应用到目标领域（Target Domain）上去。源领域和目标领域之间往往有gap ...

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...

这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...

上一章我们训练了一个浅层神经网络，只要两个隐层。但如果处理复杂的问题，例如从高分辨率图像中识别上百种类的物品，这就需要训练一个深度DNN。也行包含十层，每层上百个神经元，几十万个连接。这绝不是闹着玩的： 首先，需要面对梯度消失（或者相对的梯度爆炸）问题，这会导致浅层很难被训练 ...

深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络？ 神经网络的一部分神奇之处在于，当你实现它之后，你要做的只是输入x，就能 ...

译者：本文为转载的英文文章，将逐步翻译成中文，本章内容侧重将随机梯度下降的训练方法，涉及不少数学知识，如果觉得枯燥直接看第三章，第三章给出了Python的实现代码和程序说明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...

转自:http://ruby.ctolib.com/article/wiki/77331 Fine-tune pretrained Convolutional Neural Networks wit ...