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這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電所出版 。
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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
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為了解決如何 學好 Python 的問題,作者李金洪 這樣論述:
深度學習擅長處理結構規則的多維資料(歐氏空間),但現實生活中,很多不規則的資料如:社群、電子商務、交通領域,多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構(或稱拓撲結構資料),這些資料稱為「非歐氏空間資料」,並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路(Graph Neural Networks, GNN)是為了處理結構不規則資料而產生的,主要利用圖結構的資料,透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中,GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域,GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域,還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書,但卻沒有一本完整說明 GNN,倘若不快點學這個新一代的神經網路,你會用的普通神經網路馬上就會落伍了!非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界,而要真正掌握非歐氏空間的問題解決,GNN 是你一定要學的技術,就由本書一步步帶領你完全攻略! 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用,使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ~GNN 最強入門參考書~ ● 以初學者角度從零開始講解,消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合,便於讀者學以致用 ● 知識系統,逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合,化繁為簡 ● 在基礎原理之上,注重通用規律
如何 學好 Python進入發燒排行的影片
記錄如何切分 List 以及字串。我發現 List 跟字串在 python 這個語言裡面很類似。所以如果學好秋分 List 的話,也就等於學好切分字串了。而我以為切分字串是一個很重要的主題,所以很用心在學。(我自己覺得很容易搞混)
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#python #programming #魏巍
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識
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為了解決如何 學好 Python 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書從基礎知識開始,介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法,主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想,以及圖神經網路的原理,且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網路的技術人員、人工智慧從業人員閱讀,也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度
學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第一篇 入門——PyTorch基礎 第1章 快速瞭解人工智慧與PyTorch 3 1.1 圖神經網路與深度學習 4 1.1.1 深度神經網路 4 1.1.2 圖神經網路 4 1.2 PyTorch是做什麼的 4 1.3 PyTorch的特點 5 1.4 PyTorch與TensorFlow各有所長 6 1.5 如何使用本書學好深度學習 8 第2章 搭建開發環境 9 2.1 下載及安裝Anaconda 10 2.1.1 下載Anaconda開發工具 10 2.1.2
安裝Anaconda開發工具 10 2.1.3 安裝Anaconda開發工具時的注意事項 11 2.2 安裝PyTorch 11 2.2.1 打開PyTorch官網 12 2.2.2 配置PyTorch安裝命令 12 2.2.3 使用配置好的命令安裝PyTorch 12 2.2.4 配置PyTorch的鏡像源 13 2.3 熟悉Anaconda 3的開發工具 15 2.3.1 快速瞭解Spyder 15 2.3.2 快速瞭解Jupyter Notebook 17 2.4 測試開發環境 18 第3章 PyTorch基本開發步驟——用邏輯回歸擬合二維資料 19 3.1 實例1:從一組看似混亂的資
料中找出規律 20 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 定義網路模型 21 3.1.3 搭建網路模型 22 3.1.4 訓練模型 23 3.1.5 視覺化訓練結果 23 3.1.6 使用及評估模型 24 3.1.7 視覺化模型 25 3.2 模型是如何訓練出來的 26 3.2.1 模型裡的內容及意義 26 3.2.2 模型內部資料流程向 27 3.3 總結 27 第4章 快速上手PyTorch 29 4.1 神經網路中的幾個基底資料型別 30 4.2 張量類的基礎 30 4.2.1 定義張量的方法 30 4.2.2 張量的類型 32 4.2.3 張量的type()方法 33 4.3 張量
與NumPy 34 4.3.1 張量與NumPy類型資料的相互轉換 34 4.3.2 張量與NumPy各自的形狀獲取 34 4.3.3 張量與NumPy各自的切片操作 34 4.3.4 張量與NumPy類型資料相互轉換間的陷阱 35 4.4 在CPU和GPU控制的記憶體中定義張量 36 4.4.1 將CPU記憶體中的張量轉化到GPU記憶體中 36 4.4.2 直接在GPU記憶體中定義張量 36 4.4.3 使用to()方法來 設備 36 4.4.4 使用環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES來 設備 36 4.5 生成隨機值張量 37 4.5.1 設置隨機值種子 37 4.5.2 按
照 形狀生成隨機值 37 4.5.3 生成線性空間的隨機值 37 4.5.4 生成對數空間的隨機值 38 4.5.5 生成未初始化的矩陣 38 4.5.6 多的隨機值生成函數 38 4.6 張量間的數學運算 38 4.6.1 PyTorch的運算函數 39 4.6.2 PyTorch的自變化運算函數 39 4.7 張量間的資料操作 39 4.7.1 用torch.reshape()函數實現資料維度變換 39 4.7.2 實現張量資料的矩陣轉置 40 4.7.3 view()方法與contiguous()方法 40 4.7.4 用torch.cat()函數實現資料連接 41 4.7.5 用to
rch.chunk()函數實現資料均勻分割 41 4.7.6 用torch.split()函數實現資料不均勻分割 42 4.7.7 用torch.gather()函數對張量資料進行檢索 42 4.7.8 按照 閾值對張量進行過濾 42 4.7.9 找出張量中的非零值索引 43 4.7.10 根據條件進行多張量取值 43 4.7.11 根據閾值進行資料截斷 43 4.7.12 獲取資料中 值、 小值的索引 43 4.8 Variable類型與自動微分模組 44 4.8.1 自動微分模組簡介 44 4.8.2 Variable物件與張量物件之間的轉化 44 4.8.3 用no_grad()與ena
ble_grad()控制梯度計算 45 4.8.4 函數torch.no_grad()介紹 45 4.8.5 函數enable_grad()與no_grad()的嵌套 46 4.8.6 用set_grad_enabled()函數統一管理梯度計算 47 4.8.7 Variable物件的grad_fn屬性 47 4.8.8 Variable物件的is_leaf屬性 48 4.8.9 用backward()方法自動求導 48 4.8.10 自動求導的作用 49 4.8.11 用detach()方法將Variable物件分離成葉子節點 49 4.8.12 volatile屬性擴展 50 4.9 定義
模型結構的步驟與方法 50 4.9.1 代碼實現: Module類的使用方法 50 4.9.2 模型中的參數Parameters類 52 4.9.3 為模型添加參數 53 4.9.4 從模型中獲取參數 53 4.9.5 保存與載入模型 56 4.9.6 模型結構中的鉤子函數 57 4.10 模型的網路層 58 第5章 神經網路的基本原理與實現 59 5.1 瞭解深度學習中的神經網路與神經元 60 5.1.1 瞭解單個神經元 60 5.1.2 生物神經元與電腦神經元模型的結構相似性 62 5.1.3 生物神經元與電腦神經元模型的工作流程相似性 63 5.1.4 神經網路的形成 63 5.2 深
度學習中的基礎神經網路模型 63 5.3 什麼是全連接神經網路 64 5.3.1 全連接神經網路的結構 64 5.3.2 實例2:分析全連接神經網路中每個神經元的作用 64 5.3.3 全連接神經網路的擬合原理 66 5.3.4 全連接神經網路的設計思想 67 5.4 啟動函數——加入非線性因素,彌補線性模型缺陷 68 5.4.1 Sigmoid函數 68 5.4.2 tanh函數 69 5.4.3 ReLU函數 70 5.4.4 啟動函數的多種形式 72 5.4.5 擴展1: 好的啟動函數(Swish與Mish) 73 5.4.6 擴展2: 適合NLP任務的啟動函數(GELU) 74 5.5
啟動函數總結 75 5.6 訓練模型的步驟與方法 76 5.7 神經網路模組(nn)中的損失函數 76 5.7.1 L1損失函數 76 5.7.2 均值平方差(MSE)損失函數 77 5.7.3 交叉熵損失(CrossEntropyLoss)函數 77 5.7.4 其他的損失函數 78 5.7.5 總結:損失演算法的選取 79 5.8 Softmax演算法——處理分類問題 79 5.8.1 什麼是Softmax 80 5.8.2 Softmax原理 80 5.8.3 常用的Softmax介面 80 5.8.4 實例3:Softmax與交叉熵的應用 81 5.8.5 總結: 好地認識Softm
ax 82 5.9 優化器模組 82 5.9.1 瞭解反向傳播與BP演算法 82 5.9.2 優化器與梯度下降 83 5.9.3 優化器的類別 83 5.9.4 優化器的使用方法 83 5.9.5 查看優化器的參數結構 84 5.9.6 常用的優化器——Adam 85 5.9.7 好的優化器——Ranger 85 5.9.8 如何選取優化器 85 5.10 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 86 5.10.1 設置學習率的方法——退化學習率 86 5.10.2 退化學習率介面(lr_scheduler) 87 5.10.3 使用lr_scheduler介面實現多種退化學習率 88
5.11 實例4:預測泰坦尼克號船上的生存乘客 91 5.11.1 載入樣本 91 5.11.2 樣本的特徵分析——離散資料與連續資料 92 5.11.3 處理樣本中的離散資料和Nan值 93 5.11.4 分離樣本和標籤並製作成資料集 95 5.11.5 定義Mish啟動函數與多層全連接網路 96 5.11.6 訓練模型並輸出結果 97 第二篇 基礎——神經網路的監督訓練與無監督訓練 第6章 實例5:識別黑白圖中的服裝圖案 101 6.1 熟悉樣本:瞭解Fashion-MNIST資料集 102 6.1.1 Fashion-MNIST的起源 102 6.1.2 Fashion-MNI
ST的結構 102 6.1.3 手動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.4 代碼實現:自動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.5 代碼實現:讀取及顯示Fashion-MNIST中的資料 104 6.2 製作批次資料集 105 6.2.1 資料集封裝類DataLoader 105 6.2.2 代碼實現:按批次封裝Fashion-MNIST資料集 106 6.2.3 代碼實現:讀取批次資料集 107 6.3 構建並訓練模型 108 6.3.1 代碼實現:定義模型類 108 6.3.2 代碼實現:定義損失的計算方法及優化器 110 6.3.3 代碼實現:訓練模型
110 6.3.4 代碼實現:保存模型 111 6.4 載入模型,並用其進行預測 111 6.5 評估模型 112 6.6 擴展:多顯卡並行訓練 113 6.6.1 代碼實現:多顯卡訓練 113 6.6.2 多顯卡訓練過程中,保存與讀取模型檔的注意事項 115 6.6.3 在切換設備環境時,保存與讀取模型檔的注意事項 116 6.6.4 處理顯存殘留問題 116 第7章 監督學習中的神經網路 119 7.1 從視覺的角度理解卷積神經網路 120 7.1.1 生物視覺系統原理 120 7.1.2 微積分 120 7.1.3 離散微分與離散積分 120 7.1.4 視覺神經網路中的離散積分 12
1 7.2 卷積神經網路的結構 121 7.2.1 卷積神經網路的工作過程 122 7.2.2 卷積神經網路與全連接網路的區別 123 7.2.3 瞭解1D卷積、2D卷積和3D卷積 123 7.2.4 實例分析:Sobel運算元的原理 123 7.2.5 深層神經網路中的卷積核 126 7.2.6 理解卷積的數學意義——卷積分 126 7.3 卷積神經網路的實現 127 7.3.1 瞭解卷積介面 127 7.3.2 卷積操作的類型 129 7.3.3 卷積參數與卷積結果的計算規則 130 7.3.4 實例6:卷積函數的使用 130 7.3.5 實例7:使用卷積提取圖片的輪廓 135 7.4 深
層卷積神經網路 138 7.4.1 深層卷積神經網路組成 138 7.4.2 池化操作 140 7.4.3 瞭解池化介面 140 7.4.4 實例8:池化函數的使用 141 7.4.5 實例9:搭建卷積神經網路 143 7.5 迴圈神經網路結構 145 7.5.1 瞭解人的記憶原理 145 7.5.2 迴圈神經網路的應用領域 146 7.5.3 迴圈神經網路的正向傳播過程 147 7.5.4 BP演算法與BPTT演算法的原理 148 7.5.5 實例10:簡單迴圈神經網路實現——設計一個退位減法器 149 7.6 常見的迴圈神經網路單元及結構 154 7.6.1 長短記憶(LSTM)單元 15
5 7.6.2 門控迴圈單元(GRU) 157 7.6.3 只有忘記門的LSTM(JANET)單元 158 7.6.4 獨立迴圈(IndRNN)單元 158 7.6.5 雙向RNN結構 159 7.7 實例11:用迴圈神經網路訓練語言模型 160 7.7.1 什麼是語言模型 161 7.7.2 詞表與詞向量 161 7.7.3 詞向量的原理與實現 161 7.7.4 NLP中多項式分佈 162 7.7.5 迴圈神經網路的實現 163 7.7.6 實現語言模型的思路與步驟 164 7.7.7 代碼實現:準備樣本 165 7.7.8 代碼實現:構建迴圈神經網路(RNN)模型 167 7.7.9 代
碼實現:產生實體模型類,並訓練模型 168 7.7.10 代碼實現:運行模型生成句子 171 7.8 過擬合問題及優化技巧 172 7.8.1 實例12:訓練具有過擬合問題的模型 172 7.8.2 改善模型過擬合的方法 175 7.8.3 瞭解正則化 175 7.8.4 實例13:用L2正則改善模型的過擬合狀況 176 7.8.5 實例14:通過增大資料集改善模型的過擬合狀況 178 7.8.6 Dropout方法 179 7.8.7 實例15: 通過Dropout方法改善模型的過擬合狀況 180 7.8.8 全連接網路的深淺與泛化能力的聯繫 182 7.8.9 瞭解批量歸一化(BN)演算法
182 7.8.10 實例16: 手動實現批量歸一化的計算方法 185 7.8.11 實例17: 通過批量歸一化方法改善模型的過擬合狀況 187 7.8.12 使用批量歸一化方法時的注意 事項 188 7.8.13 擴展:多種批量歸一化演算法介紹 188 7.9 神經網路中的注意力機制 189 7.9.1 注意力機制的實現 189 7.9.2 注意力機制的軟、硬模式 190 7.9.3 注意力機制模型的原理 190 7.9.4 多頭注意力機制 191 7.9.5 自注意力機制 192 7.10 實例18:利用注意力迴圈神經網路對圖片分類 192 7.10.1 迴圈神經網路處理圖片分類任務的原
理 192 7.10.2 代碼實現:搭建LSTM網路模型 193 7.10.3 代碼實現:構建注意力機制類 193 7.10.4 代碼實現:構建輸入資料並訓練模型 196 7.10.5 使用並評估模型 197 7.10.6 擴展1:使用梯度剪輯技巧優化訓練過程 197 7.10.7 擴展2:使用JANET單元完成RNN 198 7.10.8 擴展3:使用IndRNN單元實現RNN 198 第8章 無監督學習中的神經網路 199 8.1 快速瞭解資訊熵 200 8.1.1 資訊熵與概率的計算關係 200 8.1.2 聯合熵 202 8.1.3 條件熵 202 8.1.4 交叉熵 203 8.1
.5 相對熵——KL散度 203 8.1.6 JS散度 204 8.1.7 互信息 204 8.2 通用的無監督模型——自編碼神經網路與對抗神經網路 205 8.3 自編碼神經網路 206 8.3.1 自編碼神經網路的結構 206 8.3.2 自編碼神經網路的計算過程 206 8.3.3 自編碼神經網路的作用與意義 207 8.3.4 變分自編碼神經網路 207 8.3.5 條件變分自編碼神經網路 208 8.4 實例19:用變分自編碼神經網路模型生成類比資料 208 8.4.1 變分自編碼神經網路模型的結構介紹 208 8.4.2 代碼實現:引入模組並載入樣本 209 8.4.3 代碼實現:
定義變分自編碼神經網路模型的正向結構 210 8.4.4 變分自編碼神經網路模型的反向傳播與KL散度的應用 211 8.4.5 代碼實現:完成損失函數和訓練函數 212 8.4.6 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 213 8.4.7 代碼實現:提取樣本的低維特徵並進行視覺化 214 8.4.8 代碼實現:視覺化模型的輸出空間 215 8.5 實例20:用條件變分自編碼神經網路生成可控類比資料 216 8.5.1 條件變分自編碼神經網路的實現 216 8.5.2 代碼實現:定義條件變分自編碼神經網路模型的正向結構 217 8.5.3 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 218 8.6 對抗神
經網路 219 8.6.1 對抗神經網路的工作過程 219 8.6.2 對抗神經網路的作用 220 8.6.3 GAN模型難以訓練的原因 220 8.6.4 WGAN模型——解決GAN難以訓練的問題 221 8.6.5 分析WGAN的不足 222 8.6.6 WGAN-gp模型—— 容易訓練的GAN模型 223 8.6.7 條件GAN 2248.6.8 帶有W散度的GAN——WGAN-div 225 8.7 實例21:用WGAN-gp模型生成類比資料 226 8.7.1 DCGAN中的全卷積 226 8.7.2 上採樣與下採樣 227 8.7.3 實例歸一化 228 8.7.4 代碼實現:引入
模組並載入樣本 228 8.7.5 代碼實現:定義生成器與判別器 229 8.7.6 啟動函數與歸一化層的位置關係 231 8.7.7 代碼實現:定義數完成梯度懲罰項 234 8.7.8 代碼實現:定義模型的訓練函數 235 8.7.9 代碼實現:定義函數,視覺化模型結果 237 8.7.10 代碼實現:調用函數並訓練模型 237 8.7.11 練習題 238 8.8 實例22:用條件GAN生成可控類比資料 239 8.8.1 代碼實現:定義條件GAN模型的正向結構 239 8.8.2 代碼實現:調用函數並訓練模型 240 8.9 實例23:實現帶有W散度的GAN——WGAN-div模型 24
1 8.9.1 代碼實現:完成W散度的損失函數 241 8.9.2 代碼實現:定義訓練函數來訓練模型 242 8.10 散度在神經網路中的應用 243 8.10.1 f-GAN框架 243 8.10.2 基於f散度的變分散度 小化方法 243 8.10.3 用Fenchel共軛函數實現f-GAN 244 8.10.4 f-GAN中判別器的啟動函數 246 8.10.5 互資訊神經估計 247 8.10.6 實例24:用神經網路估計互資訊 249 8.10.7 穩定訓練GAN模型的經驗和技巧 252 8.11 實例25:用 化深度互資訊模型執行圖片搜索器 253 8.11.1 DIM模型的原理
254 8.11.2 DIM模型的結構 254 8.11.3 代碼實現:載入CIFAR資料集 257 8.11.4 代碼實現:定義DIM模型 260 8.11.5 代碼實現:產生實體DIM模型並進行訓練 262 8.11.6 代碼實現:載入模型搜索圖片 264 第9章 快速瞭解圖神經網路——少量樣本也可以訓練模型 269 9.1 圖神經網路的相關基礎知識 270 9.1.1 歐氏空間與非歐氏空間 270 9.1.2 圖 270 9.1.3 圖相關的術語和度量 270 9.1.4 圖神經網路 271 9.1.5 GNN的動機 271 9.2 矩陣的基礎 272 9.2.1 轉置矩陣 272 9
.2.2 對稱矩陣及其特性 272 9.2.3 對角矩陣與單位矩陣 272 9.2.4 哈達馬積 273 9.2.5 點積 273 9.2.6 對角矩陣的特性與操作方法 273 9.2.7 度矩陣與鄰接矩陣 275 9.3 鄰接矩陣的幾種操作 275 9.3.1 獲取有向圖的短邊和長邊 276 9.3.2 將有向圖的鄰接矩陣轉成無向圖的鄰接矩陣 277 9.4 實例26:用圖卷積神經網路為論文分類 278 9.4.1 CORA資料集 278 9.4.2 代碼實現:引入基礎模組並設置運行環境 279 9.4.3 代碼實現:讀取並解析論文數據 279 9.4.4 代碼實現:讀取並解析論文關係資料
281 9.4.5 代碼實現:加工圖結構的矩陣資料 283 9.4.6 代碼實現:將資料轉為張量,並分配運算資源 284 9.4.7 代碼實現:定義Mish啟動函數與圖卷積操作類 284 9.4.8 代碼實現:搭建多層圖卷積網路 286 9.4.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型並視覺化結果 287 9.5 圖卷積神經網路 290 9.5.1 圖結構與拉普拉斯矩陣的關係 290 9.5.2 拉普拉斯矩陣的3種形式 291 9.6 擴展實例:用Multi-sample Dropout優化模型的訓練速度 291 9.6.1 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.2
代碼實現:為圖卷積模型添加 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.3 代碼實現:使用帶有Multi-sample Dropout方法的圖卷積模型 293 9.7 從圖神經網路的視角看待深度學習 294 9.8 圖神經網路使用拉普拉斯矩陣的原因 295 9.8.1 節點與鄰接矩陣的點積作用 295 9.8.2 拉普拉斯矩陣的點積作用 296 9.8.3 重新審視圖卷積的擬合本質 296 9.8.4 點積計算並不是 方法 296 第10章 基於空間域的圖神經網路實現 297 10.1 重新認識圖卷積神經網路 298 10.1.1 基於譜域的圖處理 298 10.1.2 基
於頂點域的圖處理 298 10.1.3 基於頂點域的圖卷積 298 10.1.4 圖卷積的特性 299 10.2 實例27:用圖注意力神經網路為論文分類 300 10.2.1 圖注意力網路 300 10.2.2 工程部署 301 10.2.3 代碼實現:對鄰接矩陣進行對稱歸一化拉普拉斯矩陣轉化 301 10.2.4 代碼實現:搭建圖注意力神經網路層 301 10.2.5 代碼實現:搭建圖注意力模型類 302 10.2.6 代碼實現:產生實體圖注意力模型,並進行訓練與評估 303 10.2.7 常用的圖神經網路庫 304 10.3 圖神經網路常用庫——DGL庫 305 10.3.1 DGL庫的實
現與性能 305 10.3.2 安裝DGL庫的方法及注意事項 305 10.3.3 DGL庫中的資料集 306 10.3.4 DGL庫中的圖 307 10.3.5 DGL庫中的內聯函數 307 10.3.6 擴展:瞭解PyG庫 307 10.4 DGLGraph圖的基本操作 308 10.4.1 DGLGraph圖的創建與維護 308 10.4.2 查看DGLGraph圖中的度 309 10.4.3 DGLGraph圖與NetWorkx圖的相互轉化 310 10.4.4 NetWorkx庫 311 10.4.5 DGLGraph圖中頂點屬性的操作 313 10.4.6 DGLGraph圖中邊屬
性的操作 314 10.4.7 DGLGraph圖屬性操作中的注意事項 314 10.4.8 使用函數對圖的頂點和邊進行計算 315 10.4.9 使用函數對圖的頂點和邊進行過濾 315 10.4.10 DGLGraph圖的消息傳播 316 10.4.11 DGL庫中的多圖處理 317 10.5 實例28:用帶有殘差結構的多層GAT模型實現論文分類 318 10.5.1 代碼實現:使用DGL資料集載入CORA樣本 319 10.5.2 用鄰居聚合策略實現GATConv 321 10.5.3 代碼實現:用DGL庫中的GATConv搭建多層GAT模型 323 10.5.4 代碼實現:使用早停方式訓
練模型並輸出評估結果 324 10.6 圖卷積模型的缺陷 327 10.6.1 全連接網路的特徵與缺陷 327 10.6.2 圖卷積模型的缺陷 328 10.6.3 彌補圖卷積模型缺陷的方法 328 10.6.4 從圖結構角度理解圖卷積原理及缺陷 328 10.7 實例29:用簡化圖卷積模型實現論文分類 329 10.7.1 SGC的網路結構 330 10.7.2 DGL庫中SGC模型的實現方式 331 10.7.3 代碼實現:搭建SGC模型並進行訓練 333 10.7.4 擴展: SGC模型的不足 334 10.8 實例30:用圖濾波神經網路模型實現論文分類 334 10.8.1 GfNN的
結構 334 10.8.2 代碼實現:搭建GfNN模型並進行訓練 335 10.9 實例31:用深度圖互資訊模型實現論文分類 337 10.9.1 DGI模型的原理與READOUT函數 337 10.9.2 代碼實現:搭建多層SGC網路 338 10.9.3 代碼實現:搭建編碼器和判別器 339 10.9.4 代碼實現:搭建DGI模型並進行訓練 340 10.9.5 代碼實現:利用DGI模型提取特徵並進行分類 342 10.10 實例32:用圖同構網路模型實現論文分類 344 10.10.1 多重集與單射 344 10.10.2 GIN模型的原理與實現 344 10.10.3 代碼實現:搭建多
層GIN模型並進行訓練 346 10.11 實例33:用APPNP模型實現論文分類 347 10.11.1 APPNP模型的原理與實現 347 10.11.2 代碼實現:搭建APPNP模型並進行訓練 349 10.12 實例34:用JKNet模型實現論文分類 351 10.12.1 JKNet模型結構 351 10.12.2 代碼實現:修改圖資料的預處理部分 352 10.12.3 代碼實現:搭建JKNet模型並進行訓練 352 10.13 總結 355
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#80.沒有程式基礎也可輕鬆學習的Python 語言- 電腦王阿達
到下載網頁上直接看到〔Download Python 3.8.x〕下載鈕,其下方也有Windows、Linux與Mac OS X等系統的選擇。不建議直接按下〔Download Python 3.8.x〕,請 ... 於 www.kocpc.com.tw -
#81.python 參考書- 優惠推薦- 2023年7月| 蝦皮購物台灣
買python 參考書立即上蝦皮台灣商品專區享超低折扣優惠與運費補助,搭配賣家評價安心網購超簡單! ... 【全華】跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟)/二手書. 於 shopee.tw -
#82.【GitHub 上破萬顆星】Python 新手100 天學習計劃 - 報橘
【我們為什麼挑選這篇文章】Python 是目前最受歡迎的程式語言,但是該怎麼入門、怎麼學?如果說讓你用100 天就能學會Python ,你會心動嗎? 於 buzzorange.com -
#83.【110-1】給語言學家的Python程式設計 - 中華開放教育平台
本課程有以下兩個的目的:(一) 對程式語言Python做一個較完整的介紹,(二) 介紹幾個對語言學研究具實用性的模組(module),包括:re (可以對語料庫做自訂的任何種類 ... 於 www.openedu.tw -
#84.《精通Python 第二版》心得:給入門者的Python 學習藍圖
《Python 功力提升的樂趣》給Python 使用者的Clean Code 入門(待發表). 本文目錄. 前言:教練,我想學Python! 不敗的長青之作; 如何閱讀這本書? 於 blog.kyomind.tw -
#85.编程零基础应当如何开始学习Python? - 知乎
python 在线学习: Python在线编程练习. 零基础学编程,用python入门是个不错的选择,虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言,但在国外,已经有很多的学校 ... 於 www.zhihu.com -
#86.研究所開始鋪路未來扎實的Python課程讓我錄取竹科工程師
從實驗中發現程式語言的重要,決定學習Python課程 · 選擇達內教育Python 課程的原因 · 一步一腳印從基礎到進階的扎實Python學習歷程 · 築夢踏實成功錄取竹科 ... 於 www.tedu.tw -
#87.零基礎入門Python學習指南 - 駭客任務-Coding帝國 |
完全沒基礎學習 Python 程式語言,如何才能快速掌握Python知識,甚至找工作領薪資的水平呢?今天就和大家分享零基礎學習 Python 程式語言的進階之路, ... 於 www.hacker543.com -
#88.達人必學Python 3.x 程式設計- 最新版 - 台科大圖書
1.Python簡潔、易懂易學且應用廣泛,加上豐富強大的套件模組,是第一次學習程式語言的最佳首選。2.本書以Anaconda套件組來示範Python環境安裝, ... 於 tkdbooks.com -
#89.Python學習資源整理 - Learn Code With Mike
本文將分享在學習Python的過程中,所參考的學習資源,由於喜歡做中學,所以分享的教學資源大部分都會有應用實作,除了能夠瞭解基本的Python語法外, ... 於 www.learncodewithmike.com -
#90.11 個最好的Python 線上課程推薦!這些線上課跟實體的"美國 ...
對於那些想要了解Python 基礎知識的人來說,這是一門很好入門的課程,只需不到兩個小時就可以完成。即使你之前沒有任何程式語言背景,你也將從中學習如何 ... 於 blog.ivy-way.com -
#91.2023 Python全攻略 - Wilson Ren | 線上電腦科學與網頁開發課程
Wilson Ren是Udemy上電腦科學與程式設計課程的教師,課程包含Python全攻略、網頁前後端開發、Java課程、離散數學、密碼學、資料結構與演算法,以及線性代數等等。 於 wilson-ren.netlify.app -
#92.Python,程式設計/APP開發,電腦資訊,圖書影音 - MoMo購物
Python,Python,其他相關,C/C++/C#各式規格種類,與熱門品牌,優惠便宜好價格,值得推薦! ... Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維(第三版). 於 www.momoshop.com.tw -
#93.Python教學讓你跟上物聯網時代,五個必學Python課程的理由
python 成為在物聯網應用時代必備技能,物聯網應用課程把python 入門及進階交給你,充沛資源與專業python 教學系統讓你輕鬆學習!五個利用物聯網應用課程學習Python進行 ... 於 www.pcschool.com.tw -
#94.第一次學程式語言,為什麼專家總是推薦Python? - 全民Coding
第一次學程式語言,為什麼專家總是推薦Python? ... 本文作者Nick 是加州州立大學電腦碩士,畢業後在矽谷工作,至今軟體經驗超過二十年。Nick 在十四歲時 ... 於 coder01.com -
#95.Python 自學資源分享:幫你找出最有成就感的學習路線!
這則文章整理了Python 自學資源,包括我閱讀過且認為對學習確實有幫助的課本、線上課程、以及講座資源,從入門到進階內容都寫下我的學習心得, ... 於 haosquare.com -
#96.Python 程式設計入門 - 彭彭的課程教學
隨著資料科學、數據分析、機器學習和人工智慧領域的發展,好學易用的Python 躍升為近年來成長最快的程式語言。本課程帶你入門Python 程式開發的基本語法、觀念與應用, ... 於 training.pada-x.com -
#97.Python 入門指南- 基礎學習篇 - 程式語言教學誌
基礎學習篇的學習目標如下. 認識Python; 怎麼處理資料; 控制結構; 模組化; 物件導向; 程式文件. 分成以下十三個單元來講解. 單元1 - 認識Python 語言 ... 於 kaiching.org -
#98.python學習工具 - 淘寶
去哪兒購買python學習工具?當然來淘寶海外,淘寶當前有172件python學習工具相關的商品在售。 於 world.taobao.com -
#99.【專題】給新手的Python 學習指南——掌握Python 用途 - Hahow
Hahow 為你策劃〈給新手的Python 學習指南〉系列專題,分享Python 的學習路徑與實際應用,讓你與人工智慧更靠近,成為能夠運用程式思維,來解決實際生活 ... 於 hahow.in