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摘要：
先说问题的本质：图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。 要想理解GCN以及其后面一系列工作的实质，最重要的是理解其中的精髓Laplacian矩阵在干什么。知道了Laplacian矩阵在干什么后，剩下的只是解法的不同——所谓的Fo 阅读全文
摘要：
Transform是在神经网络之后又发展的一个比较流行的深度模型，今天就给大家解释一下这个模型的原理。首先先抛出一个问题？神经网络有哪些缺点，或者是LSTM有什么不足之处，以至于让我们又发展了Transform这个深度模型？在这里我自己总结出了几点： 1、 难解释性，神经网络的一个通病，做出来的好坏 阅读全文
摘要：
CNN的关键点：局部连接，共享参数，多层。 首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。 我自己实验用两个hidden layer的DNN(全连接深度神经网络)在MNIST上也能取得不错的成绩 阅读全文
摘要：
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29815081 1 从感知机到神经网络 感知机的模型， 阅读全文