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图神经网络(GNNs)最近变得越来越受欢迎，因为它们能够学习复杂的关系系统或相互作用，这些关系或作用来源于生物学和粒子物理学到社会网络和推荐系统等广泛问题。尽管在图上进行深度学习的不同模型太多了，但迄今为止，很少有人提出方法来处理呈现某种动态性质的图(例如，随着时间的推移而进化的
人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很友好呀，所以现在开始学习并记录一下第一讲：导论第二讲：环境搭建和Python快
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
理解神经网络基本原理及常见深度学习算法的结构和基本原理。
呢？我的理解是用来训练神经网络模型的。因为中间加了很多隐藏层，隐藏层也是需要将损失最小化的呀，所以需要引入这两个算法。神经网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏
早先我们讨论过和训练数据相同分布的样本组成的测试集可以用来估计学习过程完成之后的学习器的泛化误差。其重点在于测试样本不能以任何形式参与到模型的选择，包括设定超参数。基于这个原因，测试集中的样本不能用于验证集。因此，我们总是从训练数据中构建验证集。特别地，我们将训练数据分成两个不相交的子集。其中一个用于学习参数。另一个
促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的 m 个样本都是彼此相同的拷贝。基于采样的梯度估计可以使用单个样本计算出正确的梯度，而比原来的做法少花了 m 倍时间。实践中，我们不太可能真的遇到这种最坏情况，但我们可能会发现大量样本都对梯度
一种数据结构，具体来说是多维数组（通过.numpy()来得到）。我的理解它的表现形式可以是，一个单独的数/标量，或一个一维数组/向量，一个二维数组/矩阵，或三维四维多维等等。形式上来统一化，可以叫做：0阶张量/标量/Scalar, 1阶张量/向量/vector, n阶张量/n维数
scatter(x_data,y_data)画上帝视角已学习到的的线性函数直线：plt.plot(x_data,2*x_data+1.0,color='red',linewidth=3)今天先到这里了。另外发现jupyter里面可以TAB代码补全，可以有很多快捷键方便操作，以前是我孤陋寡闻井底之蛙了
卷积操作就是filter矩阵跟filter覆盖的图片局部区域矩阵对应的每个元素相乘后累加求和。
在Bagging的情况下，每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。在Dropout的情况下，通常大部分模型都没有显式地被训练，因为通常父神经网络会很大，以致于到宇宙毁灭都不可能采样完所有的子网络。取而代之的是，在单个步骤中我们训练一小部分的子网络，参数共享会使得剩余的子网络也能有好
用matplot将列表值画出来，调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引，纵坐标是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲线在收敛了，还有下降空间，但是空间越来越小，抠一点出来也越来越难， 所以我就适可而止，跑10轮就不跑了。 代码如下： ```python
关于聚类的一个问题是聚类问题本身是病态的。这是说没有单一的标准去度量聚类的数据对应真实世界有多好。我们可以度量聚类的性质，例如每个聚类的元素到该类中心点的平均欧几里得距离。这使我们可以判断能够多好地从聚类分配中重建训练数据。然而我们不知道聚类的性质多好地对应于真实世界的性质。此外，可
假设我们将模型表示为给定输入后，计算对应输出的流程图，则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。正如两个使用不同语言编写的等价程序将具有不同的长度；相同的函数可以被绘制为具有不同深度的流程图，其深度取决于我们可以用来作为一个步骤的函数。图1.3说明了语言的选择如何给相同的架构两个不同的衡量。图
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，
在1904年的时候，生物学家了解了神经元的结构然后在1945年的时候发明了神经元模型。那么这个神经元的模型真的可以模拟生物的神经功能吗，个人觉得有点奇妙，不过动物植物本来都是很奇妙的存在。所谓的全连接层，就是说某层的一个节点，和他上一层的所有节点都有连接。就像连接的边长不同，每条
确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但我们对于能够消除特征依赖更复杂形式的表示学习也很有兴趣。对此，我们需要比简单线性变换能做到更多的工具。
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着ten
学习深度学习是否要先学习完机器学习，对于学习顺序不太了解
太快步子大了容易扯着蛋，也没有必要。这里的用学习率/步长来描述这个节奏，如果梯度是2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就
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