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在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。
论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification. Liang Yao, Chengsheng M...
马尔可夫（Markov）相关概念包括马尔可夫过程（Markov Process），马尔可夫奖赏过程（Markov Reward Process），马尔可夫决策...
Transformer来自于谷歌的工作attention is you need!
总的来说，强化学习属于机器学习的一种，我们都知道机器学习分为有监督与学习和无监督学习，有监督学习通过大量有标记的数据来训练，所以有监督训练是黑白分明的，啥意思呢...
0值初始话：初始化网络的所有权值为0，在反向传播的而过程中由于权重系数都为0导致所有的维度权重相同，此时每一层退化为只有一个神经元。
假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是：
lda模型是一个词袋模型，它认为一个文档由一组关键的词构成，这些词之间没有先后顺序，一篇文档可以有很多个主题，文档中的每个词都来自于这些主题中的其中一个。它是一...
keras是一个可用于快速构建和训练深度学习模型的API。里面的模型的一般的使用流程如下：
尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了，但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是，大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。...
本篇使用的原理和计算公式是来自于上一篇：神经元矩阵计算示例 废话不说直接上代码： import numpy import scipy.special impor...
权重矩阵（输入层1到隐藏层2的权重矩阵，其中，每一列代表输入层的某一个节点到下一层的所有节点的权重值，每一行代表下一层中某个节点接收到的权重，这样计算的时候就是...
2013年末，谷歌发布了word2vec工具，引起了热捧，大家几乎都认为它是深度学习在NLP的一项了不起的应用，并且很多互联网公司也开始跟进，使用word2ve...
在自然语言处理（nlp）中最基本的对一句话的处理是能够理解句子的意思，比如有一句话是：我是学生，我需要写_____。这里需要知道句子前面的意思才能对句子进行填空...
随机森林是在决策树（回归树）的基础上放入许多棵树，并行的，独立的构造出每一棵树，构成一个森林，这些树之间本身没有关系，通过最后将森林中所有的结果选举出最佳的结果...
分词和过滤停用词，这里分词有两步，第一步是对停用词进行分词，第二步是切分训练数据。
def removeNthFormEnd(self,head,n): node_list=[] #连接所有的几点组成链表 ...
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
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