Machine Learning with Graphs:Part2

最新推荐文章于 2024-04-18 00:30:18 发布
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这篇博客深入探讨了机器学习中图的应用，主要聚焦于节点嵌入和图神经网络。通过学习，读者将理解如何利用这些技术进行复杂数据结构的分析和建模。
免费下载2021冬斯坦福大学Stanford CS224W《图机器学习Machine Learning with Gra
04-02
2021年冬季斯坦福大学Stanford CS224W《图机器学习Machine Learning with Graphs》课程全部PPT，从官网下载的，有缘人自取，不需要积分就可以下载，欢迎大家下载。这位大佬的视频b站有相关的视频，感兴趣的可以去结合一起看，PPT里有部分经典文献，打开后右键即可直达，非常的方便，下次的课程要到2022年冬季才有，这次的课程目前是最新的，讲的内容很详细，祝大家学有所获。
Machine Learning with TensorFlow.pdf
07-29
PART 1 - YOUR MACHINE-LEARNING RIGA machine-learning odysseyTensorFlow essentialsPART 2 - CORE LEARNING ALGORITHMSLinear regression and beyondA gentle introduction to classificationAutomatically ...
CS224W: Machine Learning with Graphs - 08 GNN Augmentation and Training
fxb163的博客
01-03 764
CS224W: Machine Learning with Graphs - 08 GNN Augmentation and Training
CS224W: Machine Learning with Graphs - 07 Graph Neural Networks (GNN) 2: Design Space
fxb163的博客
12-23 471
CS224W: Machine Learning with Graphs - 07 Graph Neural Networks (GNN) 2: Design Space
Stanford cs224w : machine learning with graphs 筆記
Scottie_Neural的博客
06-08 281
目前上完lecture 1~4 :https://github.com/tom99763/cs224w/blob/main/Course_Notes.pdf 後補各個chapter的code、experiment跟自己做的project
图机器学习基础知识——CS224W（06&07-GNN）
WindGrin_的博客
04-17 1267
图机器学习基础知识——CS224W（06&07-GNN）
Machine Learning with TensorFlow
07-29
PART 1 - YOUR MACHINE-LEARNING RIGA machine-learning odysseyTensorFlow essentialsPART 2 - CORE LEARNING ALGORITHMSLinear regression and beyondA gentle introduction to classificationAutomatically ...
【论文翻译】Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
风信子的博客
08-03 1694
论文题目：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects 论文来源：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects_2015_Science 翻译人：BDML@CQUT实验室 原文与翻译 Machine learning: Trends, perspectives, and prospects M. I. Jordan * and T. M. Mitchell * 机器学习：趋
机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 第2版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Te
bigcindy的博客
07-08 6863
前言（Preface） 第一部分 机器学习基础（Part I. The Fundamentals ofMachine Learning） 第1章 机器学习概述（Chapter 1. The Machine LearningLandscape）（待更新） 第2章 端到端机器学习项目（Chapter 2. End-to-End MachineLearning Project） 第3章 分类（Chapter 3. Classification） 第4章 训练模型（Chapter 4. Trai...
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning
weixin_42786150的博客
03-01 1672
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning David S. Watson1 'Department of Statistical Science, University College London, London, UK Email for correspondence: david.watson@ucl.ac.uk §0 Abstract As machine learning has gradually entere..
图机器学习基础知识——CS224W（08-app）
WindGrin_的博客
04-17 1112
图机器学习基础知识——CS224W（08-app）
图机器学习基础知识——CS224W（16-advanced）
WindGrin_的博客
04-18 767
图机器学习基础知识——CS224W（16-advanced）
图机器学习基础知识——CS224W（17-scalable）
WindGrin_的博客
04-18 997
图机器学习基础知识——CS224W（17-scalable）
CS224W Analysis of Networks
weixin_33724570的博客
12-20 288
课程地址：http://web.stanford.edu/class/cs224w/index.html#resources 课程背景：网络是建模复杂的社会、技术和生物系统的基本工具。随着生物科学中在线社交网络和大规可用模数据的出现，本课程重点分析提供许多计算、算法和建模挑战的大规模网络。 课程摘要：本课程将涵盖最近对这种大型网络的结构和分析以及抽象其基本属性的模型和算法的研究。我们将探讨如何...
CS244W: Machine Learning with Graphs (6) ——信息传递和节点分类
lssx0817的博客
06-18 507
Main question：给定一个在某些节点上有标签的网络，我们如何将给网络中的所有其他节点分配标签？ 个体行为与网络环境是相互关联的，如以下三种关联： 相似的节点通常紧密相连或直接连接，利用这些相关性，即节点的特征，节点邻居的特征，节点邻居的标签，来分配标签的三种方法： 关系分类算法（Relational classification） 迭代分类算法（Iterative classification） 置信度传播算法（Belief propagation） 马尔科夫假设： ...
CS244W: Machine Learning with Graphs (2) ——图的性质和随机图模型
lssx0817的博客
05-12 2890
网络的四种性质 度分布（Degree distribution） 路径长度（Path length） 聚类系数（Clustering coefficient） 连通分量（Connected components） 一、度分布（Degree distribution） 定义：度分布P(k)为随机选择一个节点，该节点度数为k的概率。 二、路径长度（Path length） 图中的路径（Path in a Graph） 定义：一个路径是指一串彼此之间相连的节点。 一条路径可以相交并多次通过同一条边。 例：
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
11-29
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
易语言制作图标，标注类图标
最新发布
11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
representation learning on graphs with jumping knowledge networks
02-02
图表示学习与跳跃知识网络是一种用于处理图数据的深度学习方法。通过这种方法，我们可以将图中的节点和边表示为高维空间中的向量，从而能够更好地理解和处理图数据。 跳跃知识网络是一种用于表示学习的框架，它能够...
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