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 ...

以上示例都是人類的遷移學習的能力。 遷移學習是什么？ 所謂遷移學習，或者領域適應Domain Adaptation，一般就是要將從源領域（Source Domain）學習到的東西應用到目標領域（Target Domain）上去。源領域和目標領域之間往往有gap ...

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

上一章我們訓練了一個淺層神經網絡，只要兩個隱層。但如果處理復雜的問題，例如從高分辨率圖像中識別上百種類的物品，這就需要訓練一個深度DNN。也行包含十層，每層上百個神經元，幾十萬個連接。這絕不是鬧着玩的： 首先，需要面對梯度消失（或者相對的梯度爆炸）問題，這會導致淺層很難被訓練 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...

譯者：本文為轉載的英文文章，將逐步翻譯成中文，本章內容側重將隨機梯度下降的訓練方法，涉及不少數學知識，如果覺得枯燥直接看第三章，第三章給出了Python的實現代碼和程序說明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...

轉自:http://ruby.ctolib.com/article/wiki/77331 Fine-tune pretrained Convolutional Neural Networks wit ...