目錄 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 預訓練GNN的前置條件 自監督學習 預訓練GNN的技術路線 未來展望 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 圖神經網絡（GNN）2005年 ...

MNIST 卷積神經網絡。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。TensorFlow搭建卷積神經網絡(CNN)模型，訓練MNIST數據集。 構建模型。 定義輸入數據 ...

參考https://andyguo.blog.csdn.net/article/details/117969648 一、為什么要在圖上進行神經網絡學習 在過去的深度學習應用中，我們接觸的數據形式主要是這四種：矩陣、張量、序列（sequence）和時間序列（time series）。然而來自現實 ...

本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。由於各平台 Markdown 解析差異，有些公式顯示效果不好，請到我 個人維護網站 查看。 監督學習算法 監督學習算法的定義是，給定一組輸入 ...

GDA（高斯判別分析） 多個樣本聯合概率等於每個的乘積： \[P(\boldsymbol{Y}|\boldsymbol{X}) = \prod_{i=1}^{m} P(y_i| ...

本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 無監督學習算法 就是無監督的一種學習方法，太抽象，有一種定義（這種定義其實不夠准確，無監督和監督之間界限模糊）是說如果訓練集有標簽 ...

監督式學習：全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督式學習：具有數據集但無標簽（即聚類）。 半監督學習：使用大量含有標簽的數據和少量不含標簽的數據進行訓練分類或者聚類。 半監督學習：純半監督學習和直推式學習 純半監督學習和直推式學習的區別： 半監督學習在學習使並不知道最終 ...

轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自監督學習？ 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。 2.如何評測 ...