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论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真
1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
SPSS多层感知器 (MLP)神经网络预测全国污染物综合利用量数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33380 原文出处：拓端数据部落公众号 随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响。综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处 ......
神经网络相关（3）-反向传播
反向传播 训练数据与测试数据 损失函数 常用：平方和误差、交叉熵误差 平方和误差 适用于计算连续数值的情况 def square_sum(y,t): return 1.0/2.0*np.sum(np.square(y-t)) 交叉熵误差 学习速度很快，偏差容易被迅速消除 def (y,t): ret ......
神经网络相关（4）-反向传播的实现
反向传播的实现--回归 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt input_data = np.arange(0,np.pi*2,0.1) correct_data = np.sin(input_da ......
神经网络相关（1）
神经网络 权重w 偏置b 激励函数 f = Σxw + b 上层网络→下层网络 m*n矩阵代表权重矩阵；偏置的数量和下层网络的神经元数量一致，为n； u = np.dot(x,w) + b 一般来说，输出层的神经元数量n个，则用n阶形式的独热编码格式数据来表示 几种激励函数： 1、阶跃函数 阶梯型函 ......
神经网络相关（2）
多个神经元的实现——回归问题： %matplotlib inline #IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Learning by teaching --- 费曼学习法
世界上存在成千上万种学习法，如果上天只让我掌握一种，那一定就是“费曼学习法”。 ## 介绍 费曼学习法是由诺贝尔物理学奖获得者理查德·费曼提出的一种学习方法，其核心思想是将所学内容用自己的话表达出来，以此检验自己对知识的掌握程度。 费曼学习法可以简化为四个单词：**Concept**、**Teach ......
易基因：RNA-BS揭示叶酸调控神经干细胞m5C修饰和mRNA翻译机制｜科研速递
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 叶酸作为一种必需B族维生素，是一种具有重要生物学功能（包括DNA甲基化调控）的甲基供体。正常的神经发育和生理对细胞叶酸水平很敏感，而叶酸缺乏或过量都可能导致神经系统疾病。最近已有研究表明叶酸与哺乳动物线粒体中tRNA m5C修饰和翻译有 ......
不同的 Wi-Fi 协议和数据速率
https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000005725/wireless/legacy-intel-wireless-products.html IEEE 802.11 Wi-Fi 协议摘要 协议 频率 通道宽度 MIMO ......
深度神经网络调优
1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......
论文分析|利用图神经网络挖掘群组信息进行个性化推荐
Exploiting Group Information for Personalized Recommendation with Graph Neural Networks论文分析初步 # 论文分析 **推荐系统的关键问题是如何对用户偏好进行建模。**已有工作大多利用用户历史数据学习用户偏好，但面 ......
神经网络可视化工具
[TOC] > 使用onnx工具能可视化的展示神经网络的结构，便于理解和学习。 ### 1.pip install onnx ### 2.根据以下脚本把.pt文件转换成.onnx文件 ``` python """Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and Torc ......
AlexNet深度卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......
LeNet卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......
论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation 论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie Zhang、Qingyi Meng论文来 ......
深度学习-->卷积神经网络（LeNet）
LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
不同的 Wi-Fi 协议和数据速率
https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000005725/wireless/legacy-intel-wireless-products.html IEEE 802.11 Wi-Fi 协议摘要 协议 频率 通道宽度 MIMO ......
深度学习-->卷积神经网络
二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......
卷积神经网络CNN
# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......
《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习
一、Introduction 先前的研究工作表明，Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象，比较典型地体现如： 基于自然语言的零样本泛化（zero-shot generalization） 分布外图像生成（out-of-distribution image generat ......
6.6 卷积神经网络LeNet
LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。 总体来看，LeNet由两个部分组成： 卷积编码器：由两个卷积层组成; 全连接层密集块 ......
【机器学习】神经网络
# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、 ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 08
这篇文章介绍了什么是事件，以及如何在C#中使用事件。事件是在生活中发生的事情，它涉及到事件的发布者和事件的订阅者，当事件发生时，发布者会发布消息，订阅者会接收通知并做出相应的处理。在C#中，我们可以使用event关键字定义一个事件，然后订阅和取消事件的方法与委托链的取消和链接相同。 ......
基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......
9. 现代循环神经网络
例如，循环神经网络在实践中一个常见问题是数值不稳定性。 尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题， 但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。 具体来说，我们将引入两个广泛使用的网络， 即门控循环单元（gated recurrent units，GRU）和 长短期记忆网络（long s ......
Improved deep reinforcement learning for robotics through distribution-based experience retention
 **发表时间：**2016（IROS 2016） **文章要点：**这篇文章提出了experience repl ......