深入解析图神经网络注意力机制：数学原理与可视化实现
在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的发展历程中，注意力机制扮演着至关重要的角色。通过赋予模型关注图中最相关节点和连接的能力，注意力机制显著提升了GNN在节点分类、链接预测和图分类等任务上的性能。尽管这一机制的重要性不言而喻，但其内部工作原理对许多研究者和工程师而言仍是一个"黑盒"。 本文旨在通过可视化方法和数学推导，揭示图神经网络自注意力层的内部运作机制。我们....
卷积神经网络（CNN）的数学原理解析
前言 本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。 可视化和注释的完整源码： GitHub：https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.p...
图神经网络的数学原理总结
图深度学习(Graph Deep Learning) 多年来一直在加速发展。许多现实生活问题使GDL成为万能工具：在社交媒体、药物发现、芯片植入、预测、生物信息学等方面都显示出了很大的前景。本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。图在我们进入图神经网络之前，让我们先来探索一下计算机科学....
人工神经网络背后的数学原理！（下）
这里与一元函数有几点不同：首先，二元函数描述的是一个自变量和两个因变量之间的关系，也就是说函数的定义域是一个二维平面，我们要找的极值点就在这个二维平面上。其次，由于是在二维平面上寻找极值点，我们每一步可以选择的方向不再局限于一维时的向左或向右，而是瞬间变成了无穷多个方向。因此，枚举试探法彻底宣告失效。还好我们有更智能的梯度下降法。一元梯度定义式里的导数现在已经换成了多元函数的偏导数。好了，现在算....
人工神经网络背后的数学原理！（上）
前言提到人工智能算法，人工神经网络（ANN）是一个绕不过去的话题。但是对于新手，往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大，最后只能做到感性的认识，而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程，本着真理越辩越明的态度，索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番，试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。其实ANN 的流程概括来说倒不是很复杂，以最简单的前馈神经网络为例，无非就是搭建网络....
神经网络反向传播的数学原理
如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题，本文便结束了。 已知：，其中。 求：，，。 到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。 首先，反向传播的数学原理是 “求导的链式法则” : 设和为的可导函数，则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维数相容原则快速推导反向传播 编程实现前向传播、反向传播 卷积神经网络的反向传播 快速矩阵、向量求导 这一节展示如何使用...
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