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近日，韦灵思团队的一项研究通过研究图的局部对称性，提出了一种新的算法。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。结果表明，
依旧是采用上一篇文章中Kaggle上的比赛，来对神经网络中最基础的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络做简要的介绍。神经网络可以理解为一张有向无环图，被划分为输入层、隐藏层、输出层三部分，给定的输入被输入层接收后，经过隐藏层的一系列计算，最后把结果给到
自然语言处理有很多有趣的应用，文本生成就是其中一个有趣的应用。PyTorch提供了一组功能强大的工具和库，这些工具和库为这些基于NLP的任务增添了动力。它不仅需要较少的预处理量，而且加快了训练过程。在本文中，我们将在PyTorch中训练几种语言的循环神经网
上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post traini
RNN 的英文全称是 Recurrent Neural Networks ，即循环神经网络，他是一种对序列型数据进行建模的深度模型。在学习之前，先来复习基本的单层神经网络。单层网络的输入是向量x，经过Wx+b和激活函数f得到输出y。自然语言处理问题中，x1
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