Публикации по теме 'graph-neural-networks'
Изучение SageConv: мощная архитектура графовой нейронной сети
Графовые нейронные сети (GNN) — это класс моделей глубокого обучения, которые предназначены для работы с данными, структурированными в виде графа. Они продемонстрировали замечательные успехи в таких задачах, как классификация узлов, предсказание ссылок и классификация графов. Основная идея GNN состоит в том, чтобы изучать представления узлов и ребер в графе путем агрегирования информации из их локального окружения. В последние годы был предложен ряд архитектур GNN, каждая из которых имеет..
Введение в графовые нейронные сети
Почему GNN —
Данные в большинстве алгоритмов машинного обучения обычно представлены в евклидовом пространстве (хотя у нас мало механизмов для преодоления этого). В большинстве случаев он представлен в числовой форме в любом месте декартовой плоскости. В глубоких нейронных сетях у нас часто есть слой внедрения для представления текста и слой выравнивания для данных изображения. Эти представления исключают любую неотъемлемую связь между данными, которую должны учитывать слои обработки...
Новые материалы
Как правильно запускать команды оболочки Python
Существуют разные способы запуска команд оболочки из Python, в зависимости от ваших потребностей и предпочтений. Вот некоторые из наиболее распространенных методов:
os.system(): эта функция..
Использование Data Linter для оптимизации проверки качества данных
Вы потратили бесчисленное количество часов на отладку своего кода только для того, чтобы понять, что корень проблемы заключается в низком качестве данных? Испытывали ли вы разочарование,..
Sparrow WebGL Devlog 6: Анимация GLTF и скиннинг вершин
Добавим движения
На прошлой неделе, когда я добавил 3D-модели из файлов glTF в свой движок WebGL , я реализовал только статические модели. Однако мы все можем согласиться с тем, что..
Добавьте токены с помощью клиента Apollo iOS (GraphQL)
В моих предыдущих статьях я показал, как вы можете интегрировать серверную часть на основе GraphQL с вашим приложением iOS с помощью Apollo, а также рассказал о создании запросов и мутаций.
В..
ISLR: перспектива Python: Часть IV — Методы передискретизации
Содержание серии (на данный момент):
Об этой серии . Переподготовка . "Линейная регрессия". Классификация задач . Ресэмплинг — Вы здесь.
Ресэмплинг, что?
Повторная выборка..
Мой недавний путь обучения Python
Я регулярно использовал Python на работе и дома в течение многих лет, но, как правило, это была ситуация, основанная на «проекте», когда мне нужен или нужен определенный инструмент для..
9 2 5
Будучи 17-летним подростком, я всегда хотел путешествовать по миру. В 17 лет я посетил более 10 стран, каждая со своим уникальным опытом.
Но с нетерпением жду, я собираюсь поступить в колледж в..