Predictive learning vs. representation learning 預測學習 與 表示學習 When you take a machine learning class, there’s a good chance it’s divided ...
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:
Predictive learning vs. representation learning 預測學習 與 表示學習 When you take a machine learning class, there’s a good chance it’s divided ...
多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ “橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同。”多視圖聚類是最近 ...
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 ...
、Regularization、神經網絡、機器學習系統設計、SVM(Support Vector Machines 支持 ...
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 ...
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 ...
參考資料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感謝莫煩老師的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p ...
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 ...