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图神经网络前沿信息_卷积神经网络cnn(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

图神经网络

图神经网络GNN必读指南：从入门到实战 𐟎‰在深度学习领域，图神经网络（GNN）以其强大的表示能力而备受关注。在ICLR等顶级会议中，GNN的提及频率仅次于深度学习、强化学习和表征学习，位列第四。 𐟓š本书深入浅出地介绍了GNN的基本概念、各种模型及其应用场景。通过阅读本书，你将全面了解GNN的最新进展和发展方向。 𐟓•本书分为三个主要部分： 𐟚驦–先，介绍了数学基础、神经网络以及图神经网络的基本概念。 𐟚馎姝€，详细介绍了不同类型的GNN模型，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络以及几个通用框架。 𐟚馜€后，探讨了GNN在结构化场景、非结构化场景以及其他领域的应用。 𐟎‰由于图类型数据的广泛存在，图神经网络在多个学科领域都有重要应用，如计算机视觉、推荐系统、组合优化等。甚至在药物研发、物理和化学等领域，GNN也展现了显著的效果提升。

「图神经网络」的节点之间是有联系的，这里说的是图graph，而不是图像image。另外图深度学习兼容任意尺寸的输入和复杂的拓扑结构，区别于图像和文本。

麻省博士新书！神经网络详解拥有80多项专利，发表了400多篇论文，撰写了10本书的麻省理工博士Charu Aggarwal，为初学者精心打造的神经网络和深度学习教科书第二版终于面世了！这本书用最简单直观的方式解释了神经网络和深度学习，涵盖了深度学习中的经典模型和现代模型。新增了反向传播和图神经网络的单独章节，深入讲解了神经网络的理论和算法，帮助读者理解神经架构在不同应用中的重要设计概念。通过这本书，你可以学会如何针对不同类型的问题设计神经架构，以及文本、图像和图形等各种数据领域的深度学习方法。无论你是机器学习爱好者还是专业研究人员，这本书都将是你的宝贵财富。 Charu Aggarwal还曾获得过电气电子工程师学会的最高奖项、两次最佳论文奖和EEBT test of time奖。这本书是她在2023年基于之前那本神经网络的全新改版，旨在帮助读者更好地理解和应用神经网络。

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八大经典深度学习神经网络深度学习是机器学习领域的一颗璀璨新星，而其中的神经网络更是这颗星星的核心。今天，我们来聊聊八大经典深度学习神经网络，看看它们是如何改变我们的科技生活的。 CNN卷积神经网络 𐟎芃NN，全称卷积神经网络，是一种前馈神经网络。它的特殊之处在于，人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。CNN由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，还包括关联权重和池化层。这种结构让CNN特别适合处理二维结构数据，比如图像。 GAN生成对抗网络 𐟎튇AN，即生成对抗网络，是一种非监督式学习方法。它通过两个神经网络的相互博弈来学习。这两个网络分别是生成网络和判别网络。生成网络负责生成数据，而判别网络则负责判断这些数据是否真实。两者不断对抗和调整参数，最终达到平衡。 LSTM长短期记忆网络 𐟕𐯸 LSTM，全称长短期记忆网络，是RNN的进阶版。如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM则可以理解一段话。它能够学习到长期依赖关系，这在处理序列数据时非常有用，比如自然语言处理和语音识别。 GNN图神经网络 𐟌 GNN，即图神经网络，专门用于处理图结构数据。它能够提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求。这在社交网络分析、推荐系统等方面有着广泛的应用。 ANN人工神经网络 𐟧 ANN，即人工神经网络，是一种模仿生物神经网络的数学模型或计算模型。它在机器学习和认知科学领域有着广泛的应用，用于对函数进行估计或近似。虽然它的名字听起来有点高大上，但其实已经深入到我们日常生活的方方面面。 RNN循环神经网络 𐟔„ RNN，全称循环神经网络，是一类特殊的神经网络。它的节点之间的连接形成一个有向图沿着序列，这使得它能够展示时间序列的时间动态行为。与前馈神经网络不同，RNN可以使用其内部状态（存储器）来处理输入序列，特别适合处理未分段的数据，比如连接手写识别或语音识别等任务。 AutoEncoder自编码器 𐟒𛊁utoEncoder，即自编码器，是一种能够通过无监督学习学到输入数据高效表示的人工神经网络。它的输入数据的这一高效表示称为编码，其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，应用于深度神经网络的预训练。 Transformer 𐟚€ Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它完全基于自注意力机制，适用于并行化计算。由于它的复杂程度和精度，Transformer在性能上要高于之前流行的RNN循环神经网络。它在自然语言处理领域取得了显著的成功。这八大经典深度学习神经网络各有千秋，它们共同构成了深度学习的强大基石。无论是在图像识别、自然语言处理还是其他领域，它们都为我们带来了前所未有的便利和可能性。

麻省理工深度学习教材，疯狂传播！ 𐟓š 这本书涵盖了深度学习领域的方方面面，从基础模型、损失函数、训练方法、初始化到模型评估，为读者提供了全面的基础知识。 𐟔砩€š过这些基础知识的铺垫，读者可以进一步构建深度学习的上层建筑。书中重点介绍了深度学习领域中一些重要的模型，例如ResNet中的残差连接和编码解码器架构，帮助读者深入理解深度学习的核心概念。 𐟌 在书的后半部分，作者拓展了对深度学习的介绍，涵盖了各个分支。这包括处理表格数据的前馈神经网络，CV领域的卷积神经网络，用于生成图像的生成对抗网络（GAN），处理图数据的图神经网络（GNN），多模态领域中用于图像生成的扩散模型，以及自主学习方法强化学习和NLP领域的循环神经网络（RNN）。这种全面性使得读者在深度学习的众多分支中都能找到感兴趣的内容，从而更好地了解深度学习的广泛应用领域。 𐟑€ 这本书旨在为读者提供深度学习领域的全景视野，无论是初学者还是已经有经验的研究者，都能在这本书中找到对深度学习全面理解所需的知识。通过详实而易懂的介绍，作者为读者打开了深度学习世界的大门，引导他们深入探索这一充满创新和机遇的领域。

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𐟎SCI中四区，正刊/专刊不指定 2、基于****网络的金融交易风险识别模型 3、一种基于******工控网络异常检测 4、深度视觉*****电线故障诊断：通过基于YOLOv5的目标检测 5、基于深度学习*****风电网络优化调度策略 6、基于******网络的智能电网短期负荷预测方法 7、基于******物流网站车辆优化调度方法 8、基于****分割和双卷积神经网络的**机器人导航控制方法 9、****模糊神经网络的自主控制方法****飞行场景下的无人机避撞 10、***小波神经网络的煤矿****量预测方法 11、*****城市路网的交通流量预测方法——*****注意力机制的图神经网络 12、****图卷积网络****新能源发电功率预测模型 13.复杂电网****基于回归神经网络的短路容量**计算模型

深度学习经典：原理全解析今天推荐的书是《Understanding Deep Learning》，作者是Simon Prince。这本书用最简单的方式讲解了深度学习技术的核心思想。以下是目录： Introduction 简介 Supervised learning 监督学习 Shallow neural networks 浅层神经网络 Deep neural networks 深度神经网络 Loss functions 损失函数 Training models 训练模型 Gradients and initialization 梯度和初始化 Measuring performance 性能评估 Regularization 正则化 Convolutional nets 卷积神经网络 Residual networks and BatchNorm 残差网络和批量归一化 Transformers 变压器 Graph neural networks 图神经网络 Unsupervised learning 无监督学习 Generative adversarial networks 生成对抗网络 Normalizing flows 正态化流 Variational auto-encoders 变分自编码器 Diffusion models 扩散模型 Deep reinforcement learning 深度强化学习 Why does deep learning work? 深度学习为何有效？这本书涵盖了深度学习的各个重要方面，适合初学者和有一定基础的读者。

𐟔夺𚥷妙𚨃𝦜€火的8大算法详解𐟓ˆ 𐟎蠥𗧧痢ž经网络(CNN) 专门用于处理图像和语音等二维数据的深度学习模型。通过卷积层、池化层和全连接层，实现对图像的特征提取和分类。 𐟓Š 图神经网络(GNN) 使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求。 𐟔„ 循环神经网络(RNN) 用于处理序列数据的深度学习模型。通过引入循环连接，可以捕捉序列数据中的时序信息，适用于语言模型、机器翻译等任务。 𐟎”Ÿ成对抗网络(GAN) 通过博弈的方式训练生成模型的深度学习模型。由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗训练的方式，使得生成器可以生成逼真的样本。 𐟏† 深度Q网络(DQN) 解决强化学习问题的深度学习算法，通过近似Q值函数和与环境交互进行学习和优化。 𐟔 深度置信网络(DBN) 无监督学习算法，用于学习数据的分布和特征表示。由多个受限玻尔兹曼机组成。 𐟕𐯸 长短期记忆网络(LSTM) RNN的一种变体，用于处理长序列数据和解决梯度消失问题。能够捕捉长期依赖关系。 𐟤– Transformer 用于自然语言处理等任务，通过自注意力和编码-解码结构实现。

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