tensorflow实现最基本的神经网络 + 对比GD、SGD、batch-GD的训练方法
参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 该代码默认是梯度下降法，可自行从注释中选择其他训练方法 在异或问题上，由于训练的样本数较少，神经网络简单，训练结果最好的是GD梯度下降法。 ...
原文：探索图神经网络的网络架构和训练方法
摘要：本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。 本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。文章 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 提供了一个全面的图神经网络 GNNs 概述，并且将最新的图神经网络分为四类，即递归图神经网络 RecGNNs 卷积图神经网络 ConvGNNs 图自动编码器 GAEs ...
2021-02-27 11:47 0 363 推荐指数：
相关推荐
如何训练神经网络
的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 1，you d ...
神经网络及其训练
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...
神经网络的训练的大致流程
...
神经网络训练时长
4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录 腾讯机智机器学习平台和香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队合作，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。本文带来详细解读 ...
神经网络训练代码
# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...
图神经网络的预训练与自监督学习
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 ...
加速神经网络的训练
为什么要加速神经网络，数据量太大，学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据，需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单，就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题，复杂的结构和大数据又是不能避免的，所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...