發(fā)簡(jiǎn)信
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Heterogeneous Graph Attention Network異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) HGNN2019 WWW 方法 映射節(jié)點(diǎn)特征到相同的特征空間中：（因?yàn)椴煌愋偷墓?jié)點(diǎn)的特征向量的規(guī)模可能不一樣） 是節(jié)點(diǎn)原特征向...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)攻略機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練三步： 定目標(biāo)函數(shù)，定損失函數(shù)，進(jìn)行優(yōu)化 怎么樣提高模型的表現(xiàn)？ ? 檢查training data的loss： ○ 若train ...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6 backpropagation后向傳播backpropagation就是用梯度下降gd對(duì)參數(shù)進(jìn)行更新，只不過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通常參數(shù)θ非常多，所以用一個(gè)很有效的方法進(jìn)行梯度下降。 需要用...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
deep learning可以這樣考慮，拿到x，不需要我們?nèi)藶樽鎏卣鞴こ塘?，中間的隱藏層實(shí)際上就是在進(jìn)行特征提取，將x變成適合做最后分類的一組特...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4 pytorch教學(xué) 筆記直接把onenote復(fù)制過來了...不知道為什么變成了圖片。
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LOSS 筆記新的Loss Function還是一樣的，L(θ)，也就是說損失是與全部這些未知參數(shù)有關(guān)系的。然后Loss function的計(jì)算，以及如何通過...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 筆記從線性模型角度出發(fā)，考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 由于linear model有model bias，我們想獲得更加復(fù)雜的model來擬合更多的問題； 從...
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2021李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí) 1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 筆記機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)： - regression：輸出是一個(gè)標(biāo)量scalar； - classification：給出多個(gè)classes，輸出正確的類...