GAN
使用 CIFAR-10 数据集，包含动物和交通工具的图片
生成器和判别器都使用 CNN
【DL】图神经网络
图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一类专门处理图结构数据的神经网络。在图结构数据中，数据以图的形式表示，由节点（nodes）和边（edges）组成，非常适合描述物体（或实体）及其间的复杂关系。图神经网络通过直接在图上进行操作，能够有效地捕捉这种结构信息，因此在社交网络分析、推荐系统、蛋白质结构预测、化学分子建模等领域得到了广泛应用。
核心思想
GNN的核心思想是节点表示的更新，这通过聚合来自邻居节点的信息来实现。每个节点的表示都是通过考虑其邻居节点的特征（以及可能的边的特征）进行更新的，这个过程可以迭代进行，直到达到一个稳定状态或者预定的迭代次数。这种信息的聚合方式使得每个节点能够捕捉到其在图中的局部结构信息。
【NLP】文本预处理
发布于
2024-03-15
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4分钟
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1036字数
数据预处理是自然语言处理（NLP）任务中至关重要的一步，它直接影响到模型训练的效果和最终结果的质量。预处理步骤的目的是将原始文本转换成一种更易于计算机理解和处理的格式。以下是数据预处理中常见的几个步骤：
【NLP】时序模型与马尔可夫模型
发布于
2024-03-12
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12分钟
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3426字数
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