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） 是节点原特征向量，是变换后的该节点特征向量，...
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Heterogeneous Graph Attention Network -
2021李宏毅机器学习 2.1 机器学习任务攻略机器学习训练三步： 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 loss很大： § 可能是mo...
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2021李宏毅机器学习 1.6 backpropagation后向传播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。 需要用到链式求导法则。
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2021李宏毅机器学习 1.5 深度学习简介
deep learning可以这样考虑，拿到x，不需要我们人为做特征工程了，中间的隐藏层实际上就是在进行特征提取，将x变成适合做最后分类的一组特征。 （做多分类的话一般最后用...
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2021李宏毅机器学习 1.3 神经网络LOSS 笔记新的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Loss function来优...
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2021李宏毅机器学习 1.2 神经网络基础 笔记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linear model的角度...
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2021李宏毅机器学习 1 机器学习基础 笔记机器学习的任务： - regression：输出是一个标量scalar； - classification：给出多个classes，输出正确的类别； - structured...
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