1.图神经网络综述和学习路径图神经网络的学习路径本文探讨了图神经网络在应用中的角色,包括节点、连接和子图等概念的区别。它解决了表示学习问题,但面临如何将图数据适配到现代深度学习模型的挑战。文章还涉及数学表示,如邻接矩阵的使用,以及是否可以直接借鉴传统神经网络结构。最后,提供了学习路径和相关书籍推荐作为深入研究的指引。 https://blog.csdn.net/m0_57715084/article/details/138444995

2.图神经网络路径规划图神经网络早在深度学习时代来临之前的2005年,图神经网络就已经出现了。一般来说,图神经网络旨在通过人工神经网络的方式将图和图上的节点(有时也包括边)映射到一个低维空间。也就是学习图和节点的低维向量表示。这个目标常被称为图嵌入或者图上的表示学习,反之,图嵌入和图表示学习并不仅仅包含图神经网络这一种方式。 https://blog.51cto.com/u_16213580/7500596

3.学习神经网络的路线图信息科学小木虫学习神经网络的路线图 第一步:看看入门书籍,对神经网络有个初步认识; 第二步:掌握如下算法: 1.感知机学习,这个较简单易懂,就不多说了. 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》(高等教育出版社,同济大学版)第8章的第十节:“最小二乘法”。https://muchong.com/html/200604/229328.html

4.自然语言学习路线图图算法的应用 第六部分:模型压缩与图神经网络篇 第二十三章:模型的压缩 模型压缩重要性 常见的模型压缩总览 基于矩阵分解的压缩技术 基于蒸馏的压缩技术 基于贝叶斯模型的压缩技术 模型的量化 第二十四章:基于图的学习 图的表示 图与知识图谱 关于图的常见算法 https://www.jianshu.com/p/02b95ff6eb5c

5.卷积神经网络之父的强人工智能路线图:自监督,推理,规划在此次演讲中,LeCun对自己近年来倡导的自监督学习进行了梳理,从认知科学出发对人工智能领域未来10年的研究目标展开了更为宏大的畅想,提出了基于自监督学习、世界模型、推理、规划的强人工智能实现路线图。 Yann LeCun:FAIR首席AI科学家,Facebook人工智能实验室负责人,曾获得“神经网络先驱奖”。同时是美国国家科学学院https://aidc.shisu.edu.cn/9c/75/c13626a171125/page.htm

6.原创图注意力神经网络(GraphAttentionNetworks)综述这种方法使用强化学习训练图注意力神经网络(GNN),在未标记的图训练集上进行训练。训练后的网络可以在线性运行时间内输出新图实例的近似解。在TSP问题中,GAT可以有效地处理城市之间的距离关系,从而找到最短的旅行路径。在VRP问题中,GAT可以有效地处理车辆、客户 和仓库之间的关系,从而找到最优的配送路线。这些研究结果http://www.360doc.com/content/23/0721/12/277688_1089470114.shtml

7.2024年从零学习AI和深度学习Transformer的路线图(附资源)2024 年学习 AI 路线图 最近AI大热,相关的研究层出不穷。 你想学习AI吗?但您不知道如何或从哪里开始? 人工智能和深度学习是发展的趋势: Science 2023封面论文:ChatGPT缩小了人们在写作能力上的差距 Nature子刊Nature Machine Intelligence也已经上线近三年了,每年接收文章不到100篇,影响因子达到16.65,表示着Nature对https://www.360doc.cn/mip/1121740763.html

8.科学网—移动传感器(移动机器人)路径规划方法总结(一)其主要方法有:可视图法,自由空间法,最优控制法,栅格法,拓扑法,神经网络法等。 1).可视图法 可视图法视移动机器人为一点,将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,并保证这些直线均不与障碍物相交,这就形成了一张图,称为可视图。由于任意两直线的顶点都是可见的,从起点沿着这些直线到达目标点的所https://wap.sciencenet.cn/blog-281551-462159.html

9.详细的人工智能学习路线和资料推荐神经网络基础:学习神经网络的基本原理,如前向传播、反向传播等。 深度学习框架:学习TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,通过实践项目加深对深度学习算法的理解。 3. 计算机视觉与自然语言处理:学习计算机视觉(如图像分类、目标检测等)和自然语言处理(如文本分类、情感分 https://developer.aliyun.com/article/1562181

10.数据挖掘国际顶会KDD2021收录结果公布百度多篇论文入选最近的研究进展已经证明,使用图神经网络 (GNNs) 来学习蛋白质-配体复合物(protein-ligand complexes)的表示,比传统方法可以更准确地预测亲和力。然而,现有的模型通常将蛋白质-配体复合物视为拓扑图,并没有充分利用分子的三维结构信息。同时GNN模型也忽略了原子之间基本的远距离相互作用。为此,我们提出了一种新型的三维https://maimai.cn/article/detail?fid=1691299143&efid=QpL_9l9RgRO_Dq4QZTBNzA

11.ECMWF发布未来十年战略规划,包括机器学习路线图文末有战略规划及机器学习路线图的文档下载链接 2021年1月26日,ECMWF发布了2021-2030战略,用于指导未来十年的发展规划。此战略主要强调了为ECMWF会员国和合作方及用户提供更加准确的预测。 此战略将在ECMWF会员国理事会最终确定通过的情况下每五年更新一次。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1787277

12.深度学习学习路线规划深度学习是当今最令人兴奋的技术之一,其应用广泛,从图像识别到自然语言处理都有它的身影。一般来说,学习深度学习需要一定的时间和经验,但是若想要学习深度学习,下面有几条可以跟着做的学习路线:学习基本的数学知识:深度学习是建立在数学基础上的,因此,学习深度学习https://www.nowcoder.com/discuss/455400348732211200