原文:半監督學習圖神經網絡節點分類實踐

參考https: andyguo.blog.csdn.net article details 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 。然而來自現實世界應用的數據更多地是圖的結構,如社交網絡 交通網絡 蛋白質與蛋白質相互作用網絡 知識圖譜和大腦網絡等。圖提供了一種通用的數據表 ...

2021-07-09 15:20 0 455 推薦指數:

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神經網絡的預訓練與自監督學習

目錄 神經網絡的預訓練與自監督學習 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 神經網絡的預訓練與自監督學習 神經網絡簡史 神經網絡(GNN)2005年 ...

Fri Feb 05 07:14:00 CST 2021 0 1302
脈沖神經網絡及有監督學習算法Tempotron

接下來一段時間開啟脈沖神經網絡模型的探索之旅。脈沖神經網絡有更強的生物學基礎,盡可能地模擬生物神經元之間的連接和通信方式。其潛在能力較強,值得踏進一步探索。 構建脈沖神經網絡模型,至少需要考慮三點:1. 外界刺激編碼2. 構建神經元模型3. 制定學習規則 外界刺激的編碼方式主要有 ...

Wed Dec 27 17:09:00 CST 2017 0 3960
監督學習分類——???

監督學習 主動學習 用已標記樣本訓練出一個模型,用模型對未標記樣本進行預測,選出對改善性能有幫助(比如選出那些不太確定的未標記樣本)的樣本,向專家征求最終標記的意見,並將專家意見作為標記,將該樣本加入訓練集得出新模型,不斷重復這個工作。 關鍵:外界因素,即專家經驗 ...

Tue Apr 07 22:40:00 CST 2020 1 3205
監督學習(四)——基於的半監督學習

基於的半監督學習 以一個無標簽數據的例子作為墊腳石 Alice正在翻閱一本《Sky and Earth》的雜志,里面是關於天文學和旅行的文章。Alice不會英文,她只能通過文章中的圖片來猜測文章的類別。比如第一個故事是“Bridge Asteroid”有一張多坑的小行星 ...

Thu Oct 31 17:16:00 CST 2019 1 3088
神經網絡的半監督分類

摘要 結構數據上進行半監督學習的可拓展方法。該方法基於 直接在圖上操作的卷積神經網絡 的有效變體。 通過 譜圖卷積的局部一階近似 來激勵我們選擇 卷積結構。我們的模型在 邊 上的數量(number of graph edges)上線性縮放,並且學習隱藏層表示(其encode 局部結構 ...

Tue Mar 09 06:34:00 CST 2021 0 474
機器學習分類監督學習、無監督學習和強化學習

  監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題,是統計學習或機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義:“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能,這就是學習。”按照這一觀點,統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...

Mon Jul 27 18:14:00 CST 2020 1 888
監督學習

監督學習:全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督學習: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: 半監督學習學習使並不知道最終 ...

Wed Feb 28 07:06:00 CST 2018 0 1151
 
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