ICLR 2024 Spotlight：训练一个图神经网络即可解决图领域所有分类问题！
在人工智能的发展浪潮中，模型的通用性和适应性一直是研究者们追求的目标。尤其是在处理图结构数据方面，如何设计一个能够应对各种分类任务的统一模型，成为了一个重要的研究方向。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的成就，但相比之下，图结构数据的统一模型开发却相对滞后。这一现象的背后，是图学习领域所面临的一系列独特挑战。 首先，不同领域的图数据具有截然不同的属性和分布特征，这使得.....
用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshi....
【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码
全部代码 - 复制即用from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Input, Model, Sequential from keras.layers import Dense, concatenate, Embe....
头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管....
使用卷积神经网络CNN训练minist数据集（二）
""" 使用CNN训练minist数据集 """ # 导入模块 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop ...
使用传统全连接神经网络训练minist数据集（一）
""" 使用全连接神经网络训练minist数据集 """ # 导入模块 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers, regularizers from t...
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰....
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 博主优势： 博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳ 座右铭：行百里者，半于九十。 本文目录如下： 目录1 概述1.1第一代神经网络1.2 第二代神经网络：BP 神经网络1.3 第三代神经网络：脉冲神经网络2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实...
使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 02-数据读取与训练
前面我们已经建立好了一个神经网络的分类器Class。使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 01-建立分类器类下面进行数据的读取与模型训练1 使用PyTorch对数据处理熟悉基础数据分析的同学应该更习惯使用Pandas库对数据进行处理，此处为了加深对PyTorch的理解，我们尝试使用PyTorch读取数据。这里面用到的包是torch.utils.data.Dataset。在下面的....
类GPT模型训练提速26.5%，清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练
我们知道，将激活、权重和梯度量化为 4-bit 对于加速神经网络训练非常有价值。但现有的 4-bit 训练方法需要自定义数字格式，而当代硬件不支持这些格式。在本文中，清华朱军等人提出了一种使用 INT4 算法实现所有矩阵乘法的 Transformer 训练方法。模型训练得快不快，这与激活值、权重、梯度等因素的要求紧密相关。神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有....
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