幾何深度學習(Geometric Deep Learning)技術 幾何深度學習綜述 從論文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges,了解一下幾何深度學習。 https ...
Monti, Federico, et al. Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs. arXiv preprint arXiv: . . 摘要:作者提出課一個統一的框架,這個框架能把傳統CNN泛化到非歐空間上。作者還說以前的一些工作是他們這個工作的特例。作者在圖片,圖結構數據和 D形狀分析 ...
2017-05-03 13:11 0 1444 推薦指數:
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https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(譯文+Tensorlfow源碼解析) 原創 2017年11月03日 22:14:47 ...
Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 線性模型) are widely used for l ...
一、闡述了聯邦學習的誕生背景: 在當前數據具有價值,並且需要被保護,數據分布為non-IID情況下,需要提出一個框架來進行行之有效的訓練,這也是聯邦學習誕生的原因; 二、論文的相關工作: ...
本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 T ...
概述 參考 sklearn.mixture: Gaussian Mixture Models 高斯混合模型(GMM)源代碼實現(二) A Gaussian Mixture Model (GMM) is a parametric probability ...
Topic model 在搜索和廣告,用戶興趣理解,推薦系統中有着非常泛的應用。它可以成為retrieval的方法,成為點擊模型的信號,也是推薦系統中基於內容推薦的重要算法。Topic model最近這些年很火的原因是其在語料准備上比supervised model更容易,不需要人工的標注 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICML 2017 Abstract 我們提出了一種與模型無關的元學習算法,從某種意義上說,該算法可與通過梯度下降訓練 ...