本論文是kdd2016的一篇論文 主要的目的也是做node embedding。 主要的想法就是通過deep autoencode對node進行embedding,不過在在embedding的時候不僅考慮了1-hop的信息而且考慮
其中動量係數一般取(0,1),直觀上理解就是要是當前梯度方向與前一步的梯度方向一樣,那麼就增加這一步的權值更新,要是不一樣就減少更新。 更詳細的介紹參見《DeepLearning最優化方法之Momentum(動量)》
本文僅對常見的參數初始化方法進行總結(大部分內容來自deep learning一書),原理性的問題不進行過多的探討。 Deep Learning中參數初始化十分重要,一般來說有以下這些原因: 1.初始點的選取,有時候能夠決定算法
一、模塊調用。 複雜的程序都是多模塊的,所謂的模塊,在Python中就是一個py文件,不同的模塊實現不同的功能。一個模塊要調用其他模塊裏的東西,包括函數、變量等,需要“先導入模塊”。這些模塊都存放在同一目錄下,才能在一個模塊中導入並調
1. Caffe Linux (For Ubuntu (>= 17.04)) Installing pre-compiled Caffesudo apt install caffe-cpu Installing Caffe f
強化學習 主要參考西瓜書和一些網上視頻加上個人理解,歡迎互動。 強化學習的model如下圖所示,機器在當前狀態下做出動作a,然後環境反饋給機器下一個狀態和一個獎勵。 假定狀態空間X,每一個狀態x∈X,動作空間A,每一個動作a∈A,獎
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