异质图神经网络 HGNN2019 WWW 方法 映射节点特征到相同的特征空间中：（因为不同类型的节点的特征向量的规模可能不一样） 是节点原特征向...

机器学习训练三步： 定目标函数，定损失函数，进行优化 怎么样提高模型的表现？ • 检查training data的loss： ○ 若train ...

backpropagation就是用梯度下降gd对参数进行更新，只不过在神经网络中通常参数θ非常多，所以用一个很有效的方法进行梯度下降。 需要用...

直接把onenote复制过来了...不知道为什么变成了图片。

新的Loss Function还是一样的，L(θ)，也就是说损失是与全部这些未知参数有关系的。然后Loss function的计算，以及如何通过...

从线性模型角度出发，考虑神经网络的原理 由于linear model有model bias，我们想获得更加复杂的model来拟合更多的问题； 从...

机器学习的任务： - regression：输出是一个标量scalar； - classification：给出多个classes，输出正确的类...