零基础学习图神经网络

简介: 报名机器学习项目,却发现是图数据挖掘项目,于是从零开始入门速成。(随着项目进展,有空就更新)

“醉后不知天在水,满船清梦压星河”——(元)唐珙 《题龙阳县青草湖》

(一)关于图的基本概念
图是用以表示实体及其关系的结构,记为 G=(V,E)。图由两个集合组成,一是节点的集合 V,一个是边的集合 E。 在边集 E中,一条边 (u,v)连接一对节点 u和 v,表明两节点间存在关系。每个节点和边均可添加属性。

(二)

相关文章
|
19天前
|
监控 网络协议 Linux
网络学习
网络学习
130 67
|
19天前
|
网络协议 安全 网络安全
网络基础知识学习
【9月更文挑战第1天】
41 0
|
23天前
|
前端开发 算法 网络协议
如何学习计算机基础知识,打好前端和网络安全的基础
如何学习计算机基础知识,打好前端和网络安全的基础
31 4
|
1月前
|
网络协议
详解VXLAN网络中报文是如何转发的?值得收藏学习!
详解VXLAN网络中报文是如何转发的?值得收藏学习!
详解VXLAN网络中报文是如何转发的?值得收藏学习!
|
19天前
|
安全 Linux 网络安全
网络安全学习
【9月更文挑战第1天】
39 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
神经网络不再是黑魔法!Python带你一步步拆解,让AI学习看得见
【8月更文挑战第3天】神经网络,曾被视为难以触及的黑魔法,现已在Python的助力下变得平易近人。以TensorFlow或PyTorch为“魔法杖”,仅需几行Python代码即可构建强大的AI模型。从零开始,我们将教导AI识别手写数字,利用经典的MNIST数据集。通过数据加载、预处理至模型训练与评估,每个步骤都如精心编排的舞蹈般清晰可见。随着训练深入,AI逐渐学会辨认每个数字,其学习过程直观展现。这不仅揭示了神经网络的奥秘,更证明了任何人都能借助Python创造AI奇迹,共同探索未来的无限可能。
32 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
神经网络架构殊途同归?ICML 2024论文:模型不同,但学习内容相同
【8月更文挑战第3天】《神经语言模型的缩放定律》由OpenAI研究人员完成并在ICML 2024发表。研究揭示了模型性能与大小、数据集及计算资源间的幂律关系,表明增大任一资源均可预测地提升性能。此外,论文指出模型宽度与深度对性能影响较小,较大模型在更多数据上训练能更好泛化,且能高效利用计算资源。研究提供了训练策略建议,对于神经语言模型优化意义重大,但也存在局限性,需进一步探索。论文链接:[https://arxiv.org/abs/2001.08361]。
30 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 知识图谱
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限!北大港大联合提出SelfGNN:有效降低信息过载与数据噪声影响
【7月更文挑战第22天】北大港大联手打造SelfGNN,一种结合图神经网络与自监督学习的推荐系统,专攻信息过载及数据噪声难题。SelfGNN通过短期图捕获实时用户兴趣,利用自增强学习提升模型鲁棒性,实现多时间尺度动态行为建模,大幅优化推荐准确度与时效性。经四大真实数据集测试,SelfGNN在准确性和抗噪能力上超越现有模型。尽管如此,高计算复杂度及对图构建质量的依赖仍是待克服挑战。[详细论文](https://arxiv.org/abs/2405.20878)。
56 5
|
1月前
|
运维 网络协议 API
入门网络,少不了这份详细的网络基础学习指南!
入门网络,少不了这份详细的网络基础学习指南!

热门文章

最新文章