原文:網絡表示學習Network Representation Learning/Embedding

網絡表示學習相關資料 網絡表示學習 network representation learning,NRL ,也被稱為圖嵌入方法 graph embedding method,GEM 是這兩年興起的工作,目前很熱,許多直接研究網絡表示學習的工作和同時優化網絡表示 下游任務的工作正在進行中。 清華大學計算機系的一個學習組 新浪微博 塗存超 整理的論文列表:https: github.com thu ...

2018-02-22 21:47 0 923 推薦指數:

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神經網絡和深度學習 (Neural Network & Deep Learning)

  深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數   為什么神經網絡需要激活函數呢?如果沒有激活函數,可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...

Wed Jul 15 07:03:00 CST 2020 0 568
稀疏表示(sparse representation)和字典學習

近十幾年來,稀疏(sparsity)已經成為信號處理及其應用領域中處於第一位的概念之一。近來,研究人員又致力於過完備(overcomplete)信號表示的研究。這種表示不同於許多傳統的表示。因為它能提供一個廣闊范圍的生成元素(atoms)。而冗余(redundant)信號表示的魅力正在 ...

Tue Aug 16 00:00:00 CST 2016 0 2735
Network Embedding

網絡表示 網絡表示學習(DeepWalk,LINE,node2vec,SDNE) https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/76017528 網絡表示學習相關資料 https ...

Sat Sep 29 03:52:00 CST 2018 0 1157
機器學習公開課筆記(4):神經網絡(Neural Network)——表示

動機(Motivation) 對於非線性分類問題,如果用多元線性回歸進行分類,需要構造許多高次項,導致特征特多學習參數過多,從而復雜度太高。 神經網絡(Neural Network) 一個簡單的神經網絡如下圖所示,每一個圓圈表示一個神經元,每個神經元接收上一層神經元的輸出作為其輸入 ...

Thu Dec 24 06:48:00 CST 2015 4 6815
 
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