原始矩阵乘法依据的是图理论和图滤波那一套推断过来的。消息传递机制核心是计算图（computational graph），由local平行/扩散到全图。但是有很多地方是可以相互论证的。message passing 更符合深度学习方面的“灵活性”， 但是容易出现设计一个很复杂的模型，结果可以被简化成一个低通图滤波器的情况。
pytorch geometric 自定义数据集相对tensorflow(1.0), pytorch确实要更容易使用。由于课题和图神经网络相关，最近也在学习使用一些图深度建模的工具，比如tensorflow的Deep Gr...
本文链接：个人站 | 简书 | CSDN版权声明：除特别声明外，本博客文章均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处。 最近打算分享一些基于深度学习的时间序列预测方法...
「简书」作为一款「写作软件」在诞生之初就支持了 Markdown，Markdown 是一种「电子邮件」风格的「标记语言」，我们强烈推荐所有写作者学习和掌握该语言。为什么？可以...
相对tensorflow(1.0), pytorch确实要更容易使用。由于课题和图神经网络相关，最近也在学习使用一些图深度建模的工具，比如tensorflow的Deep Gr...
2020/7/3 因为tensorflow 2.0 开始普及，需要时间学习适应，所以回归使用pytorch写一些模型。由于长时间没有碰过pytorch了，记录一些注意点。 P...
为什么多次遍历数据集可以提高精确度呢，training data没有变化啊
超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN我们按照超简单！pytorch入门教程（四）：准备图片数据集准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。 按照超简单！pytorch入门教程（三）：...
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真的是解惑了，但是还是有两个问题 torch.max()第二个参数是1 代表了什么? 第二个问题是，如果我fc2那一层得到4*84的tensor 我想把这个单独调用 分成1*84 和3*84 的两个numpy 应该怎么做
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