编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。...

引言 在机器学习和数据分析领域，当数据的维度特别高时，处理和分析数据就会变得尤为困难。这是因为随着维度的增加，数据的稀疏性也会增加，这种现象被称为“维度的诅咒”。为了克服这个挑战，...

0.引言 经过前几个MLP模型的介绍，相信很多读者都会思考一个问题：在计算机视觉任务中，哪种算法更适合呢？事实上，MetaFormer模型给出了答案：算法并不是最重要的，框架结构才是关键。MetaForm...

1.VGGNet模型总览 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员Karen Simonyan和Andrew Zisserman研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并在ILSVRC2...

0.引言 深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的提出是基于卷积算法处理图像问题领域的一件里程碑事件。ResNet在2015年发表当年取得了图像分类、检测等5项大赛第一，并再次刷新了CNN模...

引言 WGAN，即Wasserstein GAN，旨在解决传统GAN训练中的一些问题，尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离（Earth-Mover距离或EM距离）来衡量真实数据分布和生成数据分布之...

 1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...

不管是GraphSAGE，还是GCN，它们的核心思想其实与朴素的GNN思想一致，都是每个节点根据图的连接结构，通过聚合邻居信息来更新自身节点的信息，再把更新后的节点向量送入神经网络层做进一步的学...

引言 2018年，对于处理文本的机器学习模型来说，可谓是一个转折点（更准确地说，是自然语言处理或简称NLP领域）。我们对于如何最佳地表示词语和句子，以捕捉其潜在的含义和关系的理解正在迅速发...

本章来学习一下图注意力网络GAT，首先对标GCN，来谈谈它们的优缺点。 GCN是处理transductive任务的一把利器，transductive任务是指：训练阶段与测试阶段都基于同样的图结构，如下图所示。 ...