深度学习

1.CNN网络中的池化方式选择 　　池化方式有两种：1）最大池化；2）平均池化 　　在实验中我发现，最大池化要比平均池化慢很多，效果也不如平均池化好。所以，池化的方式我们尽量选择平均池化。 2.CNN卷积核的设计 　　卷积的大小，遵守奇数设计原则，如【1,3,5,7】 3.CNN和RNN网络输出到全连接层数据shape的确定 　　两个网络最终都要接一个全连接…

本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。 PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九] 项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5123296?contributionT…

本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。后续将做一次大的总结偏向业务侧该如何落地以及图算法的归纳，之后会进行不定期更新图相关的算法！ 原项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/…

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。 为了实现可扩展的…

1、隐藏层 多层感知机在单层神经网络中引入了一到多个隐藏层，隐藏层位于输入层和输出层之间 输入层特征数为4个，输出层标签类别为3，隐藏单元5个，输入层不涉及计算，多层感知机层数为2 隐藏层中神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层神经元与隐藏层神经元完全连接，因此全连接层有两个：输出层和隐藏层 假设隐藏层权重和偏差分别为wh、bh，输出层权重和偏差分别为wo…

  深度学习，即使用分层的人工神经网络进行非结构化数据学习，在过去几年中在研究中获得了极大的普及。如果没有专业知识的话，它在GIS中的集成并不是那么容易。然而，正在开发的新工具可能会让更广泛的研究人员更好地利用机器学习和深度学习。到目前为止，出现了两个优质的平台。 近年来，ArcGIS大力开发更好的用于深度学习的工具。 他们使用了各种为图像分析开发的平台，例…

原：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：“有时候胜出者并非有最好的算法，而是有更多的数据。” 人们总是可以尝试获取更多的已标注数据，但是这样做成本往往很高。例如研究人员…

本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要学习的参数，其可以在机器学习的框架下通过梯度下降方法来进行学…

目录 时频变换 频谱重排 倒谱系数 解卷积 谱特征 音乐信息检索 audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。 项目地址: https://github.com/l…

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（C…