什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。

當(dāng)兩種技術(shù)相融合，就可以創(chuàng)造出一些新的和奇妙的事物，比如手機(jī)和瀏覽器融合成了智能手機(jī)。

當(dāng)今，開發(fā)者正在將 AI 發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力應(yīng)用于大型圖數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)著包含各數(shù)據(jù)點(diǎn)之間關(guān)系的信息。兩者組合成被稱為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的強(qiáng)大新工具。

什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，被稱為“節(jié)點(diǎn)”的數(shù)據(jù)點(diǎn)通過被稱為“邊”的線連接，各種元素均以數(shù)學(xué)形式表達(dá)，這使機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在節(jié)點(diǎn)、邊或整個(gè)圖的層面做出有用的預(yù)測(cè)。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么

越來越多的公司正在使用 GNN 改進(jìn)藥物研發(fā)、欺詐檢測(cè)和推薦系統(tǒng)。這些以及更多其他應(yīng)用都依賴于尋找數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系規(guī)律。

研究人員正在探索 GNN 在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全、基因組學(xué)和材料科學(xué)中的用例。近期的一篇論文描述了 GNN 如何利用圖形式的交通地圖改進(jìn)對(duì)到達(dá)時(shí)間的預(yù)測(cè)。

許多科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域已在圖數(shù)據(jù)庫中儲(chǔ)存了有價(jià)值的數(shù)據(jù)。通過深度學(xué)習(xí)，他們可以訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，從圖中挖掘出新穎的洞察。

許多科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)都可以用圖來表達(dá)

亞馬遜云科技（AWS）高級(jí)首席科學(xué)家 George Karypis 在今年早些時(shí)候的講座中表示：“GNN 是深度學(xué)習(xí)研究中最熱門的領(lǐng)域。越來越多的應(yīng)用正在使用 GNN 來提高其性能?！?/p>

很多人都深表贊同。斯坦福大學(xué)副教授 Jure Leskovec 表示：“GNN 正在引得越來越多的關(guān)注，它們可以靈活地建立復(fù)雜關(guān)系的模型，而這是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所做不到的?！彼谘葜v中展示了下面的這張 AI 論文圖表，里面提到了 GNN。

誰在使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

亞馬遜在 2017 年表示正在使用 GNN 來檢測(cè)欺詐。2020 年，亞馬遜推出了供外部用戶用于欺詐檢測(cè)、推薦系統(tǒng)等應(yīng)用的公共 GNN 服務(wù)。

為了維持客戶的高度信任，亞馬遜搜索引擎采用 GNN 來檢測(cè)惡意賣家、買家和產(chǎn)品。借助 NVIDIA GPU，該搜索引擎能夠探索具有數(shù)千萬個(gè)節(jié)點(diǎn)和數(shù)億條邊的圖，并同時(shí)將訓(xùn)練時(shí)間從 24 小時(shí)縮短到 5 小時(shí)。

葛蘭素史克 AI 全球負(fù)責(zé)人 Kim Branson 在 GNN 研討會(huì)的某場(chǎng)小組討論會(huì)上表示，生物制藥公司葛蘭素史克維護(hù)著擁有近 5000 億個(gè)節(jié)點(diǎn)的知識(shí)圖譜，該圖譜被用于該公司的許多機(jī)器語言模型中。

LinkedIn 高級(jí)軟件工程師 Jaewon Yang 在該研討會(huì)的另一場(chǎng)座談會(huì)上表示，LinkedIn 使用 GNN 提供社交推薦，并了解人的技能與其工作職位之間的關(guān)系

NVIDIA 杰出工程師 Joe Eaton 表示：“GNN 是通用工具，我們每年都會(huì)開發(fā)一些新的 GNN 應(yīng)用。”目前 Joe Eaton ?正在領(lǐng)導(dǎo)將加速計(jì)算應(yīng)用于 GNN 的團(tuán)隊(duì)。他表示“我們甚至都還沒有觸及到 GNN 的表層功能?！?/p>

另一個(gè)跡象也表明了人們對(duì) GNN 的興趣——Leskovec 在斯坦福大學(xué)教授 GNN 的課程視頻已突破 70 萬次瀏覽量。

GNN 如何工作？

到目前為止，深度學(xué)習(xí)主要集中在圖像和文本上。這兩種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以被描述為單詞序列或像素網(wǎng)格。相比之下，圖是非結(jié)構(gòu)化的，因此可以是任何形狀或尺寸，并包含圖像、文本等任何類型的數(shù)據(jù)。

GNN 使用被稱為信息傳遞的流程將圖組織起來，以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用。

信息傳遞將關(guān)于鄰近節(jié)點(diǎn)的信息嵌入到每個(gè)節(jié)點(diǎn)中。AI 模型利用嵌入的信息來尋找規(guī)律并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

三類 GNN 中的數(shù)據(jù)流示例

例如，推薦系統(tǒng)使用將節(jié)點(diǎn)嵌入 GNN 的方式來匹配客戶和產(chǎn)品；欺詐檢測(cè)系統(tǒng)使用邊緣嵌入來發(fā)現(xiàn)可疑交易；藥物發(fā)現(xiàn)模型通過比較整個(gè)分子圖來找出它們之間的反應(yīng)。

GNN 還有兩個(gè)獨(dú)特之處：它們使用稀疏數(shù)學(xué)，而且模型通常只有兩到三層。其他 AI 模型通常使用密集數(shù)學(xué)并且有數(shù)百個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。

GNN 流程在輸入圖后輸出預(yù)測(cè)

GNN 的發(fā)展史

意大利研究人員在 2009 年發(fā)表的論文中首次將這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)命名為“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。但直到八年之后，阿姆斯特丹的兩位研究人員才使用被稱為“圖卷積網(wǎng)絡(luò)”（GCN）的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體展示了這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力量。GCN 也是當(dāng)今最流行的 GNN 之一。

GCN 啟發(fā)了 Leskovec 和他的兩個(gè)斯坦福大學(xué)研究生創(chuàng)造出 GraphSage——一個(gè)展示信息傳遞功能新工作方式的 GNN。2017 年夏天，擔(dān)任 Pinterest 首席科學(xué)家的 Leskovec 對(duì)此 GNN 進(jìn)行了測(cè)試。

GraphSage 開創(chuàng)了在 GNN 中傳遞信息的強(qiáng)大聚合技術(shù)

他們所創(chuàng)建的 PinSage 是包含 30 億節(jié)點(diǎn)和 180 億邊的推薦系統(tǒng)，這超過了當(dāng)時(shí)的其他 AI 模型。

如今，Pinterest 將 PinSage 應(yīng)用于整個(gè)公司的 100 多個(gè)用例。該公司高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Andrew Zhai 于在線座談會(huì)上表示：“沒有 GNN，Pinterest 就不會(huì)有今天的吸引力。”

與此同時(shí)，其他變體和混合體也紛紛出現(xiàn)，包括圖循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)等。GAT 借用 Transformer 模型中定義的注意力機(jī)制，幫助 GNN 專注于數(shù)據(jù)集中最相關(guān)的部分。

GNN 變體家族樹概覽圖

擴(kuò)展圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

展望未來，GNN 需要進(jìn)行全方位的擴(kuò)展。

還未維護(hù)圖數(shù)據(jù)庫的企業(yè)機(jī)構(gòu)需要使用工具來減輕創(chuàng)建這些復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的工作負(fù)擔(dān)。

使用圖數(shù)據(jù)庫的人都知道在某些情況下這些數(shù)據(jù)庫會(huì)不斷擴(kuò)大，單個(gè)節(jié)點(diǎn)或邊緣會(huì)被嵌入成千上萬個(gè)特征。這為通過網(wǎng)絡(luò)將存儲(chǔ)于子系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)集高效加載到處理器中帶來了挑戰(zhàn)。

Eaton 表示：“我們正在提供各種產(chǎn)品來最大程度地提高加速系統(tǒng)的內(nèi)存、計(jì)算帶寬與吞吐量，以便解決此類數(shù)據(jù)加載和擴(kuò)展問題?！?/p>

作為這項(xiàng)工作的內(nèi)容之一，NVIDIA 在 GTC 上宣布，除了深度圖庫（DGL）之外，公司現(xiàn)在還支持 PyTorch Geometric（PyG）。這是當(dāng)下最流行的兩個(gè) GNN 軟件框架。

NVIDIA 提供多種工具加快 GNN 的構(gòu)建

經(jīng)過 NVIDIA 優(yōu)化的 DGL 和 PyG 容器針對(duì) NVIDIA GPU 進(jìn)行了性能調(diào)整和測(cè)試。它們?yōu)殚_始使用 GNN 開發(fā)應(yīng)用的人提供了方便的平臺(tái)。

編輯：黃飛

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(98386) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(98386)
深度學(xué)習(xí)(119798) 深度學(xué)習(xí)(119798)
GNN(6280) GNN(6280)

評(píng)論

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2019-06-06 14:21:42

關(guān)于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的問題

今天做了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)果performance一直達(dá)不到要求，想問一下，是哪里出問題了呢？還有就是我的第二張圖只有一條曲線，這又是為什么呢，希望有大牛能幫忙解答

2018-05-03 15:45:15

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN介紹

【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

2020-06-14 18:55:37

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一維卷積的處理過程

以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即

2021-12-23 06:16:40

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？

2022-09-08 10:23:10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門詳解

2019-02-12 13:58:26

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及發(fā)展過程

Top100論文導(dǎo)讀：深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Part Ⅰ）

2019-09-06 17:25:54

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何使用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。

2019-07-17 07:21:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

模型（generative adversarial network，GAN），其具有完全相同的兩路網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)以及權(quán)值的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 SiameseNet，以及通過線性運(yùn)算生成其他冗余特征圖的幽靈

2022-08-02 10:39:39

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)

2020-05-05 18:12:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)和常用框架

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架

2020-12-29 06:16:44

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

。圖2.一個(gè)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖3.使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的CIFAR網(wǎng)絡(luò)模型。CIFAR-10 是一個(gè)常用于訓(xùn)練 CIFAR 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定數(shù)據(jù)集。它由 60，000 張 32 × 32 張彩色

2023-02-23 20:11:10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是如何定義的？

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？

2021-06-17 11:48:22

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是什么

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2020-04-28 08:36:58

圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的簡(jiǎn)要介紹

為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。整個(gè)過程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，

2021-12-23 08:07:33

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制

最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP

2021-09-07 07:43:47

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)

2018-01-04 13:37:27

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性

FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性

2021-04-30 06:58:13

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)

2018-01-04 13:38:52

基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔

基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔

2021-06-21 06:33:55

如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2021-10-11 08:05:42

如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢

巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？

2021-12-21 07:47:24

如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)

2021-07-12 08:02:11

如何移植一個(gè)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到FPGA中？

訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做

2020-11-26 07:46:03

如何設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)

2019-08-08 06:11:30

如何進(jìn)行高效的時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導(dǎo)致時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要格外長(zhǎng)的時(shí)間，因此使用多GPU進(jìn)行訓(xùn)練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為一個(gè)非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來

2022-09-28 10:37:20

怎么解決人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題

本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。

2021-05-06 07:22:07

怎么設(shè)計(jì)ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的通信方案？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列

2019-09-20 06:15:20

有關(guān)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)

譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...

2021-07-26 06:23:59

有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？

有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？

2011-12-10 13:50:46

求利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序

誰有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的）

2012-11-26 14:54:59

求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！

2013-05-11 08:14:19

求助基于labview的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制

小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝

2016-09-23 13:43:16

求助大神關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題

求助大神小的現(xiàn)在有個(gè)難題：一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值）這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

2016-07-14 13:35:44

求基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程

求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝??！

2012-12-10 14:55:50

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作

2021-07-12 06:35:22

簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2019-09-11 11:57:36

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？

2021-10-26 06:58:01

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA上的實(shí)現(xiàn)誰會(huì)？

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.

2013-08-25 09:57:14

要做畢業(yè)設(shè)計(jì)了，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，沒有頭緒

有沒有做過關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，給小女子指點(diǎn)一二吧，感激不盡

2014-01-08 09:39:16

請(qǐng)問Labveiw如何調(diào)用matlab訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型呢？

我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？

2018-07-05 17:32:32

請(qǐng)問為什么要用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

為什么要用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2020-06-13 13:11:39

輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料下載

原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器

2021-12-14 07:35:25

遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 解析

關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

2013-05-19 10:22:16

非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，打造未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組件

`將非局部計(jì)算作為獲取長(zhǎng)時(shí)記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲取長(zhǎng)時(shí)記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對(duì)于序列數(shù)據(jù)（例如語音、語言），遞歸運(yùn)算

2018-11-12 14:52:50

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過程和前沿問題，具有重要的理論意義

2010-03-06 13:39:01

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。

2017-12-06 15:07:50

什么是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理詳解

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn)，集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、信息處理于一體。

2017-12-29 14:40:40

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。

2018-11-24 09:25:32

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

本視頻主要詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF（徑向基）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2019-04-02 15:29:22

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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2023-02-23 09:14:44

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用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理3

有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：

2023-02-27 15:06:18

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。

2023-08-21 17:07:36

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什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么

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