本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中，epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义。

图卷积网络 (GCNs) 允许对图结构数据进行端到端的学习。然而，许多研究假设给定的图结构。当输入图噪声较大或不可用时，一种方法是构建或学习一个潜在的图结构。这些方法通常为整个图固定节点的度选择，这是次优的。相反，我...

基于图的学习侧重于图形结构数据的建模。其重要应用包括基于分子结构分析化学化合物、基于辐射传感器网络数据预测太阳能农场的产出、根据城市间的地理关系和社交网络互动预测流行病爆发等。基于图的学习算法已经迅速...

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。...

今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。...

本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章：深度学习GPU环境配置及建模（Python）...

最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。

对于图神经网络来说，最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。 图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别，即正确的标注。 节点回归任务也类似，训练、验证和测试集中的每个...

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(x_1,x_2)表示输入层的数据，w_{11}、w_{21}表示权重,b_1表示偏置。