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AI繪畫，目前AI領(lǐng)域里最有話題性的技術(shù)，上一個(gè)這么火的話題是swin transformer網(wǎng)絡(luò)，而2022年8月Jason Allen憑借AI繪畫作品《太空歌劇院》拿下科羅拉多州博覽會(huì)美術(shù)競(jìng)賽一等獎(jiǎng)，瞬間引爆社會(huì)爭(zhēng)論。后來(lái)10月19日，Jasper.ai 宣布完成了 1.25 億美元的A 輪融資，估值達(dá)到了 15 億美金，
最初是86年，Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的科學(xué)家小組在《平行分布式處理》一書中，對(duì)具有非線性連續(xù)變換函數(shù)的多層感知器的誤差反向傳播BP算法進(jìn)行了詳盡的分析，實(shí)現(xiàn)了Minsky關(guān)于多層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想。 一般引用的話，無(wú)需引用第一篇，只需引用介紹BP網(wǎng)絡(luò)的文獻(xiàn)即可。最開(kāi)始的文
原文：Hypergraph Neural Networks ——AAAI2019（CCF-A） 源碼：https://github.com/iMoonLab/HGNN 500+star 貢獻(xiàn) ：用于數(shù)據(jù)表示學(xué)習(xí)的超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (HGNN) 框架，對(duì)超圖結(jié)構(gòu)中的高階數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行編碼 定義 超邊卷積 來(lái)處理表示學(xué)習(xí)過(guò)程中的數(shù)據(jù)相關(guān)性 夠?qū)W習(xí)考慮高階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隱藏層表示，
目錄 1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)介 2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)建模中用途 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)建模中應(yīng)用案例 3.1交通流量預(yù)測(cè) 3.2 股票價(jià)格預(yù)測(cè) 3.3圖像識(shí)別 3.4自然語(yǔ)言處理 3.5智能控制 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能算法，它受到了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)。類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也由許多相互
? ?1943年心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts提出神經(jīng)元生物數(shù)學(xué)模型（M-P模型），后來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artifical Neural Network,ANN)是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Biological Neural Network,BNN)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，是對(duì)人腦的某種抽象、簡(jiǎn)化和模擬，是模擬人的智能的一種途徑。 ? ? 神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
來(lái)源：北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2022 電網(wǎng)拓?fù)湫螒B(tài)多樣，重構(gòu)場(chǎng)景頻繁，，傳統(tǒng)故障定位方法的單一閾值設(shè)定無(wú)法滿足要求，基于人工智能的配電網(wǎng)故障定位技術(shù)具有很大的應(yīng)用潛力，但仍存在著拓?fù)潢P(guān)聯(lián)性差、泛化能力弱、難以兼顧靈敏性與多場(chǎng)景適應(yīng)性等問(wèn)題。 以
?? 文章首發(fā)于我的個(gè)人博客：歡迎大佬們來(lái)逛逛 設(shè) x 1 , x 2 , . . . , x i x_1,x_2,...,x_i x 1 ? , x 2 ? , ... , x i ? 為輸入變量， y y y 為輸出變量， u j u_j u j ? 為隱藏層神經(jīng)元 的輸出， f 為 激活函數(shù) 的映射關(guān)系。 設(shè) v i j v_{ij} v ij ? 為第 i i i 個(gè)輸入變量與第 j j j 個(gè)隱藏層神經(jīng)
論文鏈接：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于知識(shí)圖譜推理的研究綜述 （1）知識(shí)圖譜以節(jié)點(diǎn)和邊的圖結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，GNN可以 有效整合知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)特征及屬性特征 ，通過(guò)節(jié)點(diǎn)的 領(lǐng)域信息聚合并更新節(jié)點(diǎn) ，利用其強(qiáng)大的信息傳播能力學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)間的語(yǔ)義關(guān)系和潛在信息，使其可以很好地學(xué)習(xí)
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