原始矩陣乘法依據(jù)的是圖理論和圖濾波那一套推斷過來的皮胡。消息傳遞機制核心是計算圖（computational graph）汹忠，由local平行/擴散到全圖赶促。但是有很多地方是可以相互論證的辑奈。message passing 更符合深度學習方面的“靈活性”焕蹄， 但是容易出現(xiàn)設計一個很復雜的模型酬蹋，結(jié)果可以被簡化成一個低通圖濾波器的情況身笤。
pytorch geometric 自定義數(shù)據(jù)集相對tensorflow(1.0), pytorch確實要更容易使用。由于課題和圖神經(jīng)網(wǎng)絡相關斤彼，最近也在學習使用一些圖深度建模的工具分瘦，比如tensorflow的Deep Gr...
本文鏈接：個人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議琉苇。轉(zhuǎn)載請注明出處嘲玫。 最近打算分享一些基于深度學習的時間序列預測方法...
「簡書」作為一款「寫作軟件」在誕生之初就支持了 Markdown，Markdown 是一種「電子郵件」風格的「標記語言」翁潘，我們強烈推薦所有寫作者學習和掌握該語言趁冈。為什么？可以...
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2020/7/3 因為tensorflow 2.0 開始普及，需要時間學習適應扮超，所以回歸使用pytorch寫一些模型取刃。由于長時間沒有碰過pytorch了，記錄一些注意點出刷。 P...
為什么多次遍歷數(shù)據(jù)集可以提高精確度呢，training data沒有變化啊
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真的是解惑了，但是還是有兩個問題 torch.max()第二個參數(shù)是1 代表了什么? 第二個問題是尔觉，如果我fc2那一層得到4*84的tensor 我想把這個單獨調(diào)用 分成1*84 和3*84 的兩個numpy 應該怎么做
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