chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆勢而上,7日學(xué)懂入門圖

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 作者:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 2020-11-26 13:54 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

要問這幾年一直在逆勢而上的技術(shù)有哪些?你一定不會忽略它——圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢非常明顯:

1、非順序排序的特征學(xué)習(xí):GNN的輸出不以節(jié)點的輸入順序為轉(zhuǎn)移的。

2、兩個節(jié)點之間依賴關(guān)系的學(xué)習(xí):傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這種依賴關(guān)系只能通過節(jié)點的特征來體現(xiàn)。

3、推理能力:GNN能夠從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如:場景圖片、故事片段等)中生成推理圖。

因此,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物學(xué)、地圖、金融、搜索、推薦、高能物理學(xué)到社會科學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜關(guān)系建模和互動系統(tǒng)構(gòu)建起到重要作用。例如,在社交軟件Twitter 和 Facebook 等社交網(wǎng)絡(luò)上取得了顯著的成功。

在實際場景中,有大量的數(shù)據(jù)是在非歐式空間,限制了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。得益于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上出色的處理能力,它在學(xué)界與工業(yè)界上大放光彩。然而,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型目前仍處于前期高速發(fā)展期,面臨著多項方法論和實踐挑戰(zhàn)。

百度作為AI領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊企業(yè),在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究、產(chǎn)業(yè)實踐、工業(yè)落地方面,積累了豐富的經(jīng)驗!作為百度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的中堅力量,百度PGL團(tuán)隊?wèi)?zhàn)績累累,刷新圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)威榜單OGB三項榜單SOTA以及獲得今年COLING協(xié)辦比賽TextGraph冠軍!

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已被應(yīng)用在百度內(nèi)數(shù)十個實際項目中,大幅度提升公司效益。為了幫助廣大同學(xué)入門圖學(xué)習(xí),百度飛槳PGL團(tuán)隊開發(fā)了「圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7日打卡營」。

面對肆虐全球的新冠疫情,團(tuán)隊還在課程中設(shè)置了「實戰(zhàn)演練新冠疫苗項目」:由于mRNA結(jié)構(gòu)極不穩(wěn)定,通常需零下70度保存,帶來了冷鏈存儲和運輸?shù)缺姸嚯y題。因此,我們將通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法篩選出結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)定的mRNA,為疫苗的長途運輸問題的解決貢獻(xiàn)一份力量。一起對抗疫情,讓同學(xué)們在實戰(zhàn)中解決問題!

責(zé)任編輯:PSY

原文標(biāo)題:7天搞定圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實戰(zhàn)助力新冠疫情防控!

文章出處:【微信公眾號:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4814

    瀏覽量

    103575
  • 網(wǎng)絡(luò)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    7814

    瀏覽量

    90925
  • GNN
    GNN
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    31

    瀏覽量

    6560

原文標(biāo)題:7天搞定圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實戰(zhàn)助力新冠疫情防控!

文章出處:【微信號:TheAlgorithm,微信公眾號:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    多層。 每一層都由若干個神經(jīng)元構(gòu)成,神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是前向傳播的,誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) :
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?662次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的核心,它建立在梯度下降法的基礎(chǔ),是一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。該算法通過計算每層網(wǎng)絡(luò)的誤差,并將這
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?765次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系,以下是對它們之間關(guān)系的介紹: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural N
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?851次閱讀

    深度學(xué)習(xí)入門:簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實現(xiàn)

    深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成,神經(jīng)元之間通過
    的頭像 發(fā)表于 01-23 13:52 ?528次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1183次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)的基準(zhǔn)分析研究

    本文簡要介紹了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)的基準(zhǔn)分析研究,發(fā)表在 NeurIPS 2024。 文章回顧了經(jīng)典 GNNs 模型在節(jié)點分類任務(wù)的表現(xiàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)過去 SOTA 學(xué)習(xí)模型報告
    的頭像 發(fā)表于 11-27 09:16 ?785次閱讀
    經(jīng)典<b class='flag-5'>圖</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(GNNs)的基準(zhǔn)分析研究

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1866次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強(qiáng)大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如前饋
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1125次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應(yīng)用實例

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習(xí)長期依賴關(guān)系。在傳統(tǒng)的RNN中,信息會隨著時間的流逝逐漸消失,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以捕捉長距離的依賴關(guān)系。LSTM通過引
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:03 ?1849次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)RNN的區(qū)別

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)因其能夠處理序列數(shù)據(jù)受到廣泛關(guān)注。然而,傳統(tǒng)RNN在處理長序列時存在梯度消失或梯度爆炸的問題。為了解決這一問題,LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生。 循環(huán)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:58 ?1208次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點分析

    長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出。LSTM因其在處理
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:57 ?4816次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用

    時間序列預(yù)測是數(shù)據(jù)分析中的一個重要領(lǐng)域,它涉及到基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來值。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢受到廣泛關(guān)注。 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:54 ?2037次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 如何實現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習(xí)長期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時,如時間序列分析、自然語言處理等,LSTM因其能夠有效地捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系受到
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:53 ?1578次閱讀

    關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些概念你厘清了么~

    可以不局限于已知的訓(xùn)練圖像開展識別。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要映射到MCU中。 5、AI的模式識別內(nèi)部到底是什么? AI的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)類似于人腦的生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。一個神經(jīng)元有多個輸入,但只有一個輸出
    發(fā)表于 10-24 13:56

    matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析

    matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
    發(fā)表于 09-18 15:14