DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（二）
2、BP算法带入实例推导BP算法思路简介 前馈神经网络(NN)，而是和循环神经网络(RNN)的概念是相对的。而反向传播方法可以用在FF网络中，此时，基于反向传播算法的前馈神经网络，被称为BP神经网络。 反向传播(Backpropagation)算法，深度学习.....
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（一）
目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（backpropagation）算法4、前向传播计算5、反向传播误差信号6、更新参数链式法则链式法则简介1、链式法则与复合函数2、链式法则和计算图链式法则使用BP算法原理推导—以三层神经网络为例1、理论推导1.1、前向传播计算数学式子描述该神经网络：(1)、一般情况下，同一层的激活函数都是一样的，并且此处是进行二分类，所以隐....
图神经网络个人笔记
第四章 表示学习语义鸿沟：低层次特征与高层次抽象特征之间的差异好的表示需要尽可能的描述一些高层次的抽象特征，以便后续模型可以高效利用这个特征。（换句话说，好的表示是为了减小语义鸿沟）表示学习的任务：学习这样一个映射$$ f:X\rightarrow R^d $$即将输入映射到一个稠密的低维向量空间中。两种典型的表示学习方法：1.基于重构损失的方法 2.基于对比损失的方法4.2 基于重构损失的方法....
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略相关文章：DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理 目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（backpropagation&#...
Graph-Learn(GL，原AliGraph) 面向大规模图神经网络的研发和应用而设计的一款分布式框架
Graph-Learn(GL，原AliGraph) 是面向大规模图神经网络的研发和应用而设计的一款分布式框架， 它从实际问题出发，提炼和抽象了一套适合于当下图神经网络模型的编程范式， 并已经成功应用在阿里巴巴内部的诸如搜索推荐、网络安全、知识图谱等众多场景。GL注重可移植和可扩展，对于开发者更为友好，为了应对GNN在工业场景中的多样性和快速发展的需求。 基于GL，开发者可以实现一种GNN算法，或....
走进工业级图神经网络框架GraphLearn
观看精彩回放欢迎了解 GraphLearn，如果觉得还不错请它加一个小星星！ GraphLearn开源地址：https://github.com/alibaba/graph-learn一、GNN背景与趋势（一）深度学习的发展深度学习的第一个爆发点来自于机器视觉。ImageNet竞赛引发了深度学习的热潮，CV算法的识别能力也一度超过了人类，自此之后，我们见到了成熟的CV产品的落地，比如人脸识别，而....
【1012 - 1016直播导视 | PPT 下载】走进工业级图神经网络框架GraphLearn、一个真正人人可用的云时代研发模式已经到来！
*本预告时间仅供参考，最终直播时间以直播间信息为准。*本文提供直播PPT下载，请在对应直播介绍处查看。 本周直播重磅推荐： 阿里巴巴高级技术专家赵昆带来第四期：走进工业级图神经网络框架GraphLearn 风驰老师将为你揭示，一个真正人人可用的云时代研发模式已经到来！ 10月12日： 阿里云CSB应用集成免费公测 直播时间：10-12 15:00直播亮点：云服务总线CSB的应用集成功能专...
理解图神经网络预训练 | KDD论文解读
新零售智能引擎事业群出品 图表示学习目前受到了广泛关注，但目前绝大多数的图表示学习方法都是针对特定领域的图进行学习和建模，所产出的图神经网络难以迁移。近期，预训练在多个领域都取得了巨大的成功，显著地提升了模型在各大下游任务的表现。受到BERT (Devlin et al., 2018) 等工作的启发，我们开始研究图神经网络的预训练，希望能够从中学习到通用的图拓扑结构特征。我们提出了Graph C....
图神经网络到底是什么？终于有人讲明白了
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 刚接触GNN，其实我是拒绝的。深度学习是近几年人工智能领域的爆款，知识内容很多，去书店看看，敢叫“深度学习”的书很多都是厚厚的一本，而且深度学习还在不断发展，每年都有成吨的论文在生产。 不过，如果把深度学习看作一部要素过多的大片，那么，它有两条主线，跟着这两条主线走就不会跑偏。一条主线叫卷积神经.....
认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以 DeepWalk、LINE 和 node2vec 为代表的图表示学习技术，以 G....
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