图神经网络 PyTorch Geometric 入门教程

简介 Graph Neural Networks 简称 GNN,称为图神经网络,是深度学习中近年来一个比较受关注的领域.近年来 GNN 在学术界受到的关注越来越多,与之相关的论文数量呈上升趋势,GNN 通过对信息的传递,转换和聚合实现特征的提取,类似于传统的 CNN,只是 CNN 只能处理规则的输入,如图片等输入的高.宽和通道数都是固定的,而 GNN 可以处理不规则的输入,如点云等. 可查看[GNN]万字长文带你入门 GCN. 而 PyTorch Geometric Library (简称 Py…

思维导图软件MindManager新手入门教程

MindManager是一款创造.管理和交流思想的思维导图软件,其直观清晰的可视化界面和强大的功能可以快速捕捉.组织和共享思维.想法.资源和项目进程等等.MindManager新手入门教程专为新手用户设计,包含创建思维导图基本入门操作,让用户快速上手. MindManager思维导图主要由中心主题.主题.子主题.附注主题.浮动主题.关系线等模块构成,通过这些导图模块可以快速创建您需要的思维导图,以下步骤教您如何使用MindManager创建思维导图: STEP 1 新建MindManager项目…

PyTorch快速入门教程七（RNN做自然语言处理）

以下内容均来自: https://ptorch.com/news/11.html word embedding也叫做word2vec简单来说就是语料中每一个单词对应的其相应的词向量,目前训练词向量的方式最常使用的应该是word2vec(参考 http://www.cnblogs.com/bamtercelboo/p/7181899.html) Word Embedding 在自然语言处理中词向量是很重要的,首先介绍一下词向量. 之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码,比…

PyTorch 60 分钟入门教程

PyTorch 60 分钟入门教程:PyTorch 深度学习官方入门中文教程 http://pytorchchina.com/2018/06/25/what-is-pytorch/ PyTorch 60 分钟入门教程:自动微分 http://pytorchchina.com/2018/12/25/autograd-automatic-differentiation/ PyTorch 60 分钟入门教程:神经网络 http://pytorchchina.com/2018/12/25/neural-…

超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN

我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集准备好了图片数据以后,就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧. 按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN构建好一个神经网络,唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片,所以第一层卷积层的输入应为3个channel.修改完毕如下: 我们准备了训练集和测试集,并构造了一个CNN.与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3 现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步: 第一步:将输入input向前…

【Zigbee技术入门教程-02】一图读懂ZStack协议栈的基本架构和工作机理

[Zigbee技术入门教程-02]一图读懂ZStack协议栈的基本架构和工作机理广东职业技术学院欧浩源 ohy3686@foxmail.com Z-Stack协议栈是一个基于任务轮询方式的操作系统,其任务调度和资源分配由操作系统抽象层OSAL管理着. 你可以理解为:Z-Stack协议栈 = OSAL操作系统 + CC2530硬件模块 + AF无线网络应用总体来看,Z-Stack协议栈只做了两件事情:首先进行系统的初始化,然后启动OSAL操作系统.在任务轮询过程中,系统将会不断查询…

【Zigbee技术入门教程-02】一图读懂ZStack协议栈的核心思想与工作机理

[Zigbee技术入门教程-02]一图读懂ZStack协议栈的核心思想与工作机理广东职业技术学院欧浩源 Z-Stack协议栈是一个基于任务轮询方式的操作系统,其任务调度和资源分配由操作系统抽象层OSAL管理着. 你可以理解为:Z-Stack协议栈 = OSAL操作系统 + CC2530硬件模块 + AF无线网络应用总体来看,Z-Stack协议栈只做了两件事情:首先进行系统的初始化,然后启动OSAL操作系统.在任务轮询过程中,系统将会不断查询每个任务是否有事件发生,如果有事件发生…

PySide——Python图形化界面入门教程(四)

PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 翻译自:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号.下面是一个定义的简单例子: from PySide.QtCore import Signal…

PySide——Python图形化界面入门教程(六)

PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中,我们讨论了Qt的QListWidget类,它用来实现简单的单列列表框(list boxes).然而,我们还需要更加灵活的widget来实现列表,Qt为此提供了QListView 来实现多种多样的项.它是一…

PySide——Python图形化界面入门教程(五)

PySide——Python图形化界面入门教程(五) ——QListWidget 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-the-qlistwidget/ Qt具有简洁和方便的几个部件,用来作单列表选择,我们称之为列表框.最灵活的方法是使用一个是Qlistview,它提供了一个必须由程序员定义UI视图.高度灵活的列表模式:一个简单的方法是使用QListWidget,它具有一个预先定义的基于项目的模型,用来处理常见的列表框.我们本节从简单的…

PySide——Python图形化界面入门教程(三)

PySide——Python图形化界面入门教程(三) ——使用内建新号和槽 ——Using Built-In Signals and Slots 上一个教程中,我们学习了如何创建和建立交互widgets,以及将他们布局的两种不同的方法.今天我们继续讨论Python/Qt应用响应用户触发的事件:信号和槽. 当用户执行一个动作——点击按钮,选择组合框的值,在文本框中打字——这个widget就会发出一个信号.这个信号自己什么都不做,它必须和槽连接起来才行.槽是一个接受信号的执行动作的对象. 连接内建P…

PySide——Python图形化界面入门教程(二)

PySide——Python图形化界面入门教程(二) ——交互Widget和布局容器 ——Interactive Widgets and Layout Containers 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-interactive-widgets-and-layout-containers/ 上一个教程中,我们了解了一些QWidget提供的功能,还有一个特殊的子类QLabel.更进一步的,我们完成了一个用来说明简单Python/Qt…

PySide——Python图形化界面入门教程（一）

PySide——Python图形化界面入门教程(一) ——基本部件和HelloWorld 翻译自:http://pythoncentral.io/intro-to-pysidepyqt-basic-widgets-and-hello-world/ 本教程第一部分将给出PySide的最基本知识点,包含使用的对象,和一些能帮助你了解Python/Qt应用是如何构建的小例子. 首先来看一下基本的Qt对象.Qt包含了许多类去处理XML.多媒体.数据库和网络等等事物,但我们现在重点关注可视化的元素——窗口…

D3.js的v5版本入门教程（第十三章）—— 饼状图

D3.js的v5版本入门教程(第十三章) 这一章我们来绘制一个简单的饼状图,我们只绘制构成饼状图基本的元素——扇形.文字,从这一章开始,内容可能有点难理解,因为每一章都会引入比较多的难理解知识点,在这里作者本人也只是粗略的讲解每个新知识点的意思!如果不是很理解的话,需要读者自行查看官网API 为了绘制一个饼状图,我们还是需要以下新的知识点 d3.arc( {} ),弧形生成器,用以绘制弧形,需要传入一些用以绘制弧形基本的数据的对象,例如,该对象的属性可以包括(我用官网api的示例) d3.pie…

PyTorch 60 分钟入门教程：PyTorch 深度学习官方入门中文教程

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

【转载】GBDT（MART）迭代决策树入门教程 | 简介

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家…

转：GBDT（MART）迭代决策树入门教程 | 简介

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外…

16-GDBT（MART）迭代决策树入门教程 | 简介

转载:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注…

Github项目推荐-图神经网络(GNN)相关资源大列表

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | AI研习社作者|Zonghan Wu 这是一个与图神经网络相关的资源集合.相关资源浏览下方Github项目地址,再点击对应链接跳转下载. 01Github项目地址: https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks 02调查报告 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks. …

zz【清华NLP】图神经网络GNN论文分门别类，16大应用200+篇论文最新推荐

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录 …

DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍

简介 DQN--Deep Q-learning.在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点了,如果在环境中,State很多,然后Agent的动作也很多,那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大(比如说下围棋),又或者说如果环境的状态是连续值而不是离散值,尽管我们可以将连续值进行离散化,但是又可能…