图神经网络学习笔记-04图神经网络算法（下）
图采样为什么要图采样？数据太多，无法一次性送入计算资源。借鉴MiniBatch的思想但是：传统深度学习单batch为若干个样本样本之间无依赖，多层样本计算量固定图神经网络batch为若干个节点节点之间相互依赖，多层节点计算量爆炸什么是图采样？！子图采样而不是随机采样GraphSAGE（SAmple&aggreGatE）1.邻居采样2.邻居聚合3.节点分类邻居采样的优点考虑：采样是只能选取....
图神经网络学习笔记-03图神经网络算法（上）
图卷积网络(GCN)卷积在规则数据上很好应用，如果是不规则的图呢？从图像卷积类比到图结构卷积图像卷积将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来。图结构卷积将一个节点周围的邻居按照不同的权重叠加起来。图卷积网络计算公式：这个公式可以一步步来看1.边上的源节点，往目标节点发送特征2.目标节点对收到的特征进行聚合问题：是否所有的人对自己的评价都是有用的？所以：如何衡量邻居的重要性？度：给边加权怎么用....
DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分.....
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