卷积神经网络
  • 2020年01月27日 学习
    前文回顾:如何利用图卷积网络对图进行深度学习(上) 把所有的东西放在一起 我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外,我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数,以简化讨论。 把权...
  • 2020年01月26日 学习
    基于图的机器学习是一项困难的任务,因为图的结构非常复杂,而且信息量也很大。这篇文章是关于如何用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇,GCNs是一种强大的神经网络,...
  • 2020年01月15日 医疗
    蛋白质通常被称为人体的工作分子。一个成年人的身体约有20000多种不同类型的蛋白质,每种蛋白质都涉及人类生命所必需的许多功能,许多重要的细胞过程也涉及到蛋白质的物理相互作用。因此,确...
  • 2019年11月30日 机器学习
    迄今为止,在夜间拍摄室外场景一直是大型相机(例如DSLR)才能做的事情,虽然手机摄像头的夜间拍摄技术有了一定进步,但是它还不足以让人们满意。 Google去年推出的Night Sight是Google Pix...
  • 2019年10月27日 深度学习
    在上一部分,我们了解了图卷积网络的概念和它的传播规则,今天我们继续学习以下内容: 前文回顾:图卷积网络图深度学习(上) 规范化特性表示 通过将邻接矩阵A与D[1]的逆矩阵相乘,可以...
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