2023年2月2日
【图深度学习】图深度学习大纲
摘要： 图深度学习大纲 第1章 绪论 1.2 图深度学习的动机（两点原因） 1.5 图特征学习的简要发展史 特征工程 特征学习 图特征选择 图表示学习 1.7 扩展阅读 特征选择相关图书和文献综述 scikit-feature特征选择库 深度学习及其应用的图书 深度学习方法和模型 语音识别中的深度学习 自然 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:30 杨谖之 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)
【研究生】研究生资源汇总
摘要： 研究生资源 输入 文献搜索 虫部落（学术搜索门户） 文献翻译 有道词典学生认证免费全文翻译 开源翻译：CopyTranslate 输出 笔记 Markdown + VSCode 思维导图：Markdown + Markmap（VSCode插件） 博客 Github Pages 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:28 杨谖之 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
【研究生】免疫学尹芝南-研究生论文阅读
摘要： 免疫学尹芝南-研究生论文阅读 资源列表 研究生必看！学会正确读文献是读研的必修技能！如何高效/正确的阅读文献？ 研究型论文的阅读技巧和误区！研究生必须掌握的文献阅读技能！如何高效阅读？ 笔记 Outline 怎么系统地阅读文献？ 怎么从文献中有所收获？ 如何手机文献的知识变成自己的？ 文献的分类 综 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:27 杨谖之 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
【论文阅读】交通预测问题与GNN相关综述
摘要： 交通预测问题与GNN相关综述 文献列表 [1] Jiang W , Luo J . Graph Neural Network for Traffic Forecasting: A Survey[J]. 2021. [1]周毅,胡姝婷,李伟,承楠,路宁,沈学民.图神经网络驱动的交通预测技术：探索与挑战 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:23 杨谖之 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)
【论文阅读】DeepWalk Online Learning of Social Representations
摘要： DeepWalk: Online Learning of Social Representations 论文信息 PDF：文献PDF 作者：来源于纽约州立大学石溪分校，一个很有名的学校。 辅助资料 视频带读 DeepWalk【图神经网络论文精读】 DeepWalk论文逐句精读 DeepWalk代码实 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:22 杨谖之 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)
【博客】使用Jekyll和Github-Pages构建静态博客
摘要： 使用 Jekyll 和 Github Pages 构建静态博客 准备工作 假定你会使用 Git 和 Github 你懂一线前端的知识 你有一定的英语基础 创建 Github 仓库 注册 Github 账号； 创建一个名为<username>.github.io的仓库，其中<username>换成你的 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:18 杨谖之 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】集成学习
摘要： 集成学习 一、集成学习的基本思想 集成学习 (ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任 务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system) 、基于委员会的学习(committee-based learning) 等。 图 8.1 显示出集 阅读全文
posted @ 2023-02-02 09:16 杨谖之 阅读(464) 评论(0) 推荐(0)
2022年8月24日
【论文阅读】3D Graph Convolutional Networks with Temporal Graphs A Spatial Information Free Framework For Traffic Forecasting
摘要： 3D Graph Convolutional Networks with Temporal Graphs A Spatial Information Free Framework For Traffic Forecasting 论文基本信息 标题：3D Graph Convolutional Net 阅读全文
posted @ 2022-08-24 11:08 杨谖之 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
2022年7月22日
【神经网络】神经网络初探
摘要： 神经网络初探 把函数抽象为神经元 关于什么是神经元，这里不再多说，我们假设读者高中生物掌握得还不错。 神经元和函数很相似，多个输入，一个输出，输入通过某种规则来决定输出，所以自然而然，我们可以把函数抽象为神经元。 这样的做法看起来好像很自然——把人的智能和机器的智能形式上统一起来。 很多神经元相互连 阅读全文
posted @ 2022-07-22 16:31 杨谖之 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
2022年5月24日
【机器学习】Softmax 回归
摘要： Softmax 回归 多项分布 目标值 $y$ 取值只能为 ${1,2,\cdots,k}$ 中的一个，设每个取值的概率为 $\phi_1,\phi_2,\cdots,\phi_k$，分布律为 $p(y=k;\phi)=\phi_i$，参数为： $$ \phi= \left[\begin{matri 阅读全文
posted @ 2022-05-24 16:23 杨谖之 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)