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神经网络就像“炼丹炉”一样，投喂大量数据，或许能获得神奇的效果。然而，这种情况下，神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能，但看不见是怎么起作用的。如果只做简单的图像分类，其实还好；但如果用在医学方向，对疾病进行预测，那么神经网络下的“判断”就不可轻信
近年来，图神经网络发展迅速，最近的会议上发表了大量相关的研究论文。本文作者正在整理一个GNN的简短介绍和最新研究报告的摘要。希望这对任何准备进入该领域或试图赶上最新技术进展的人有所帮助。在典型的GNN中，消息传递是由边在相邻节点之间上执行的。在任何神经层，
本文介绍了5种在训练神经网络中避免过拟合的技术。最近一年我一直致力于深度学习领域。过拟合的模型通常是不精确的，因为这样的预测趋势并不会反映数据的真实情况。最常见的技术是L1和L2正则化：。L1惩罚项的目的是使权重绝对值最小化。然而L1不容易受到离群值的影响
人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。delta 是一种监督规则，每当向神经网络发送一种学习模式时都会调用它，这种情况被称为循环。感知器 感知器
对于上了床就再也不想下来的人来说，关灯成为睡觉前面临的最大挑战！然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现，就像这样：。在今天的文章里，我将手把手教大家训练一个神经网络模型，用来识别摄像头拍下的“舞
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