STGNNs:SPATIAL–TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORKS 许多实际应用中的图在图结构和图输入方面都是动态的.STGNNs在捕获图的动态性方面占有重要地位. 这类方法的目的是建模动态节点输入,同时假设连接节点之间的相互依赖性.STGNNs同时捕获一个图的空间和时间依赖性. STGNNs的任务可以是预测未来节点值或标签或预测时空图标签. For example, a traffic network consists of speed sensors placed o…

人工智能分为强人工,弱人工. 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等. 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长.创造力的AI.如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了. 我希望不久的将来能目睹这一奇迹. 不积跬步无以至千里. 先从基础讲起. 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类 1,神经网络 2,遗传算法 3,隐马尔柯夫链 这篇的主题是神经网路,其他两种我以后可能会写出来(可能!…

神经网络的复杂度:可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 神经网路的层数:一般不计入输入层,层数 = n 个隐藏层 + 1 个输出层 神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数 w 的个数 + 所有参数 b 的个数 如: 在该神经网络中,包含 1 个输入层.1 个隐藏层和 1 个输出层,该神经网络的层数为 2 层. 在该神经网络中,参数的个数是所有参数 w 的个数加上所有参数 b 的总数,第一层参数用三行四列的二阶张量表示(即 12 个线上的权重 w)再加上 4 个偏置 b: 第二层参数…

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de…

SGD神经网络以及python中实现 1.SGD(stochastic gradient descend):<1>数据抽取:<2>计算梯度;<3>参数更新:<4>循环 2.三层SGD网络组件:隐藏层(1),隐藏层(2),输出层,损失函数 2.1隐藏层: <1>激活函数/激励函数:sigmoid函数和RELU函数 def sigmoid(): return 1/(1+np.exp(-x)) def relu(x): return np.maximu…

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp…

在上Andrew Ng的课的时候搜集到了课程里面自带的显示NN参数的代码,但是只能显示灰度图,而且NN里的参数没有通道的概念.所以想要获得可视化CNN的参数,并且达到彩色的效果就不行了. 所以就自己写了一个,对了,是Matlab脚本哈. function olDisplayFilter(filter, pad) %% !Only Show the 1st-3rd channel of filter %% if nargin == 1 % Between images padding pad =…

说明: 这个属于个人的一些理解,有错误的地方,还希望给予教育哈- 此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录: 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路被提出,比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的数据模型,准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色. 框架…

林牧 SA16222166 课程目标 课程安排 A1a A2 A3 项目集成 环境搭建 其他方面的收获 本课心得 课程目标 通过实现一个医学辅助诊断的专家系统原型,具体为实现对血常规检测报告OCR识别结果,预测人物的年龄和性别,学习机器学习的常见算法,重点分析神经网路,理解和掌握常用算法的使用. 课程安排 A1a 神经网络实现手写字符识别系统 A2 血常规检验报告的图像OCR识别 A3 根据血常规检验的各项数据预测年龄和性别 Pull Request A1a 该项目属于神经网络中的"Hello…

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)…