深度学习图神经网络实战课程资料下载

深度学习 神经网络学习资源 机器学习源码 经典人工智能算法

本文介绍一套深度学习图神经网络实战课程，包含全部源代码以及数据。该课程旨在帮助学习者快速掌握图模型领域算法，并应用于实际项目中。本文将从理论、实践两方面详细讲解图神经网络的相关知识，并结合实例进行演示

神经网络与深度学习应用实战

深度学习神经网络的独特之处在于其能够通过数据进行学习，即由数据自动调整权重参数的数值。与之前的感知机相比，感知机需要人工设定3个参数，而神经网络的参数数量可达数以千计、百万计，甚至上亿，人工调整这些参

【《神经网络与深度学习》课程练习(TensorFlow)】’Neural Network and Deep Learning' 欢迎关注公众号:gbxiao992

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinto

神经网络深度前馈神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；网络优化与正则化；记忆与注意力机制；无监督学习；概率图模型；玻尔兹曼机；深度信念网络；深度生成模型；深度强化学习；学习-2020最新资料

https://github.com/JunshengFu/driving-lane-departure-warning.githttps://github.com/JunshengFu/drivin

改善深层神经网络 通过正则化和超参数调整来改善深度学习模型!

入门图神经网络的好资源,了解GNN的基本原理,训练方法,以及其各种变体的应用。里面包含了清华总结的大部分论文资料，通俗易懂，讲解全面。总有适合你的。