一个基于PyTorch的几何深度学习扩展库为GNN的研究和应用再添利器.pdf

Test tube是一个Python库,用来跟踪和优化深度学习实验。它与框架无关,在python的argparse API上构建,易于使用。

为学习 flask 开发的一个博客系统

本文以0 + 1场论作为一种简单的机械系统，即三维各向同性刚性转子，旨在进一步研究广义/双几何与双世界表形式主义/双场理论之间的关系， 另一方面。 该模型是在SU（2）的群流形上定义的，并引入了一个以

我们提出了扩展几何的统一且完全通用的表述,其特征是Kac-Moody代数和最高权重的坐标模块。 构造了广义微分同构以及截面约束的解。 通常,存在其他(“辅助”)量规转换,并且我们给出了确定何时出现的具

pytorch的随机深度学习 Storchastic是一个用于深度学习中的随机梯度估计的PyTorch库[1]。 许多最先进的深度学习模型都使用梯度估计,尤其是在变分推理和强化学习领域。 虽然PyTo

一.循环神经网络 循环神经网络基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。它引入一个隐藏变量H,用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1,可以认为Ht记录了到当前字符为止的序

从文本分类由美国学者H．P．Luhn教授在1957年第一次被提出来，现今文本分类已经成为数据挖掘领域非常重要的～个分支，它已经在搜索引擎等领域有较好的应用．文本分类中特征选择是降低特征空间维数提高分

一个vue的UI库,不像那种其他的库,这个库代码简介一扩展,适合有一定喜欢研究代码人研究扩展

火炬 我的PyTorch深度学习笔记本

深度学习入门之PyTorch,作者廖新雨，这是一份入门pytorch的好资料。