原文:半监督学习图神经网络节点分类实践

参考https: andyguo.blog.csdn.net article details 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 。然而来自现实世界应用的数据更多地是图的结构,如社交网络 交通网络 蛋白质与蛋白质相互作用网络 知识图谱和大脑网络等。图提供了一种通用的数据表 ...

2021-07-09 15:20 0 455 推荐指数:

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神经网络的预训练与自监督学习

目录 神经网络的预训练与自监督学习 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 神经网络的预训练与自监督学习 神经网络简史 神经网络(GNN)2005年 ...

Fri Feb 05 07:14:00 CST 2021 0 1302
脉冲神经网络及有监督学习算法Tempotron

接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅。脉冲神经网络有更强的生物学基础,尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式。其潜在能力较强,值得踏进一步探索。 构建脉冲神经网络模型,至少需要考虑三点:1. 外界刺激编码2. 构建神经元模型3. 制定学习规则 外界刺激的编码方式主要有 ...

Wed Dec 27 17:09:00 CST 2017 0 3960
监督学习分类——???

监督学习 主动学习 用已标记样本训练出一个模型,用模型对未标记样本进行预测,选出对改善性能有帮助(比如选出那些不太确定的未标记样本)的样本,向专家征求最终标记的意见,并将专家意见作为标记,将该样本加入训练集得出新模型,不断重复这个工作。 关键:外界因素,即专家经验 ...

Tue Apr 07 22:40:00 CST 2020 1 3205
监督学习(四)——基于的半监督学习

基于的半监督学习 以一个无标签数据的例子作为垫脚石 Alice正在翻阅一本《Sky and Earth》的杂志,里面是关于天文学和旅行的文章。Alice不会英文,她只能通过文章中的图片来猜测文章的类别。比如第一个故事是“Bridge Asteroid”有一张多坑的小行星 ...

Thu Oct 31 17:16:00 CST 2019 1 3088
神经网络的半监督分类

摘要 结构数据上进行半监督学习的可拓展方法。该方法基于 直接在图上操作的卷积神经网络 的有效变体。 通过 谱图卷积的局部一阶近似 来激励我们选择 卷积结构。我们的模型在 边 上的数量(number of graph edges)上线性缩放,并且学习隐藏层表示(其encode 局部结构 ...

Tue Mar 09 06:34:00 CST 2021 0 474
机器学习分类监督学习、无监督学习和强化学习

  监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题,是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义:“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习。”按照这一观点,统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能 ...

Mon Jul 27 18:14:00 CST 2020 1 888
监督学习

监督学习:全部使用含有标签的数据来训练分类器。 无监督学习: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: 半监督学习学习使并不知道最终 ...

Wed Feb 28 07:06:00 CST 2018 0 1151
 
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