作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/266 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
通过基函数对元素数据进行交换，从而将变量间的线性回归模型转换为非线性回归模型。 最小二乘法 + 多项式基函数 最小二乘法 + 高斯基函数 def identity_basis(x): ret = np.expand_dims(x, axis=1) return ret def multinomial_basis(x, feature_num=10): x = np.ex
实验结果： 源代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_data(filename): # 载入数据 xys = [] with open(filename, 'r') as f: for line in f: xys.append(map(float, line.strip().split())) xs, ys
线性回归的参数优化： 先完成最小二乘法的优化 (参考书中第二章 2.3中的公式) 再完成梯度下降法的优化 (参考书中第二章 2.3中的公式) 不同的基函数实现： 多项式基函数 高斯基函数 函数： 载入数据：load_data(filename) 基函数： identity_basis(x) multinomial_basis(x, feature_nu
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/264 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
import tensorflow.compat.v1 as tf # from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import pandas as pd import numpy as np from tensorflow.python.keras.utils import to_categorical os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '
本文转载于微信公众号 王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习......不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 ------马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense np.random.seed(10) # 指定乱数种子 # 载入数据集 df = pd.read_csv("D:/Keras/Ch05/diabetes.csv") dataset = df.values np.random.shuffle(dataset) # 使用
HGNN代码：https://github.com/iMoonLab/HGNN 第一次跑测试结果：
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/255 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Pr
RNN循环神经网络 RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本、语音等，至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络，我们在这里举一个例子。 假如有一个智能订票系统，我只需要输入一句话，该系统能识别出我将在什么时间
简单神经网络：输入层2个神经元 隐层4个神经元 输出层预测 #include "pch.h" #include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <fstream> #include <random> #define INNODE 2 #define HIDENODE 4 #define OUTNODE 1 double rate = 0.8
多种网络 一、RBF神经网络 和BP相比激活函数不同，RBF为径向基函数（如Gaussian），BP为Sigmoid或者Relu函数 BP神经网络是对非线性映射的全局逼近 RBF神经网络输出与数据中心离输入模式较劲的“局部”隐节点关系较大，具有局部映射的特征。 $\gamma$ 是RBF网络的第一个超参数，
理解神经网络的本质 一、前言 最近深度学习是一个比较热门的词，各行各业都声称自己使用了深度学习技术。现在“深度学习”这个词，就像印在球鞋上的“Fashion”、“Sport”。那深度学习到底是什么呢？ 深度学习是机器学习的一个分支，当我们使用了“深度神经网络”算法进行机器学习时，我们
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章想说神经网络的解释性太差，用简单的符号式子来表示策略具有更好的解释性，而且性能也不错。这里符号式子就是一个简单的函数。作者就提出了一个叫deep symbolic policy的算法来搜索symbolic policies。算法先有一个Policy Generator模块，来构
1.感知的概述 我们人类天生就配备多种传感器，眼睛可以看到周围的环境，耳朵可以用来听，鼻子可以用来嗅，也有触觉传感器，甚至还有内部传感器，可以测量肌肉的偏转。通过这些传感器，我们可以感知到我们周围的环境。我们的大脑每分每秒都在进行数据处理，大脑的绝大部分都是用于感知。 现在，无人
深度前馈网络（deep feedforward network） 深度前馈网络（deep feedforward network)也叫做前馈神经网络（feedforward neural network)，也叫做多层感知机（multilayer perceptron,MLP),是典型的深度学习模型。 这种模型是前向（forward）的，在模型的输入和输出之间没有反馈（feedback）链接。当前馈
强化学习优化的图神经网络 研究工作1： 研究工作2： 研究工作3： 研究工作4： 研究工作5： Towards a Multi-view Attentive Matching for Personalized Expert Finding 社区问答：为新问题推荐专家发现问题 给定一个目标问题，给其推荐专家回答 背景 现有方法的不足 相关工作
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/247 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Pr
1、gcn 图卷积神经网络是指在图结构中做卷积操作的神经网络，所以其输入输出的都是图结构，它解决的是对图中的节点进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。 假定每个节点有个V维向量，邻接矩阵是A，全图的节点特征X是N*C大小，即有N个节点则N行，仅有一层GCN，对于节点x1 1️⃣先进
疑问：explicit/implicit polynomial是？区别？ 神经网络： three-layer feedforward network-->Taylor series neutral network model 根据泰勒展开，展开点（某一点）的导数可以用作多项式的参数，进而拟合函数 在论文实验中，选择原点展开，taylor coefficient用作神经元的权重
1、拉普拉斯矩阵的矩阵乘法和特征值的性质 在上一篇文章中，我们介绍了关于图的基础知识，并且介绍了基于拉普拉斯矩阵分解的谱聚类。在本文中我们将集中精力介绍基于图数据的图卷积神经网络。 首先，介绍一下本章节相关的符号系统，对于一个无向无环图\(G=(V,E)\)，节点数据为\(V=[x_1,x_2.
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/240 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理
1.2 什么是神经网络 卷积神经网络（CNN）——图像 循环神经网络（RNN）,全称是长短期记忆网络（LSTM）——自然语言处理（NLP） ReLU 函数 线性整流函数（Linear rectification function），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的
一、问：图神经网络一般用几层？是否像CNN、RNN一样层数越多越好？ 答：一般2-3层效果就比较好了，层数过多会出现过平滑问题，即经过多次邻居节点特征的聚合，所有节点的特征都会变得相似，就不能进行区分了。 图卷积会使同一连通分量内的节点的表征趋向于收敛到同一个值。 二、问：如果要使用多层
