图神经网络node embedding回顾了之前node2vec的例子以及深度学习卷积的一些基础浅层encoder的局限性：参数数量O(v):节点间没有共享参数，每个节点有自己的embedding不能表征未见过的节点没有综合考虑节点特征本节学习图神经网络，多层的非线性的那么，在图中，如何做卷积？如果... ...
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2020-02-07 00:49:21
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视觉和图形学真是一家，基础都一样！ 如果学习图像识别，计算机视觉，推荐电子书《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。 一个 ...
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2020-02-04 00:15:20
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一、神经网络： 1.1非线性假设： 无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即： 当特征太多时，计算的负荷会非常大 。 使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型 ，但与此同时他们的特征组合就有很多。普通的线性模型无法处理，就需要神经网络。 1.2模型表示1 每一个神经元都可以被认为是 ...
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2020-02-03 14:10:32
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1. 线性规划问题： 简称LP问题，使用单纯形法进行求解。 如：如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题 2. 整数规划 与线性规划类似，分支定界法求解。 3. 非线性规划 如投资类型的0-1规划问题； 4. 动态规划 动态规划（dynamicprogramming）是运筹学的一个分支， ...
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2020-02-02 18:01:42
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前言 非线性结构是相当线性结构而言的。 线性结构是一个有序数据元素的集合。 下述来自百度百科: 正文 在非线性结构中常用的:有树和图。 树 树的数据结构是怎么样的？ 人们把这种分叉的东西，看起来像树一样，就称作树。其实这一点也不像树，毕竟树根在下面，总之这个称作树的人，可以吹好久的牛了。 树的概念: ...
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2020-01-31 10:48:42
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1. 激活函数：激活函数是指在人工神经网络的神经元中，将输入映射到输出端的非线性函数。激活函数通常是非线性的，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，可以应用到非线性模型中。 一般进行线性操作后，就将线性操作的结果放入激活函数中映射。在CNN中，运算顺序通常是卷积 ...
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2020-01-30 19:25:52
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Relu优点： 1、可以使网络训练更快。 相比于sigmoid、tanh，导数更加好求，反向传播就是不断的更新参数的过程，因为其导数不复杂形式简单。 2、增加网络的非线性。 本身为非线性函数，加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射。 3、防止梯度消失。 当数值过大或者过小，sigmoid，tanh ...
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2020-01-28 21:01:30
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为什么要用神经网络？ 为了获得非线性假设空间，我们引入神经网络模型。之前文章提到，对于分类问题，对数几率回归结合多项式特征可以得到非线性决策边界；而将多项式特则与线性回归结合也可以拟合非线性函数。既然我们已经可以得到非线性假设空间，为什么还要引入神经网络模型呢？这是因为当数据集特征数$d$增大时，高 ...
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2020-01-28 17:43:20
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10.1 树的基本概念 树( )，是一种抽象数据类型或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。 树是一种 非线性 的 数据结构 ，用它能很好地描述有分支和层次特性的数据集合。 树是由 个元素组成的有限集合，其中： 1. 每个元素称为 结点 (node)； 2. 有一个 ...
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2020-01-24 16:00:42
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一.数据结构的分型 数据结构包括线性结构和非线性结构 线性结构: 1.线性结构是最常见的数据结构,其特点是数据元素之间一对一的线性关系 2.线性结构有两种不同的存储结构(数组)和链式存储结构(链表),顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中存储的元素是连续的 3.链式存储的表称为链表,链表中的存储元素不 ...
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2020-01-23 13:56:13
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