谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三）
3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源：KDD2019论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路：**....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(二）
2.Layer-wise sampling2.1 FastGCN论文标题：FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling论文来源：ICLR2018论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10247我们已知，GCN的形式为：从积分的角度看待图....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一）
今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。GNN在图结构的任务上取得了很好的结果，但由于需要将图加载到内存中，且每层的卷积操作都会遍历全图，对于大规模的图，需要的内存和时间的开销都是不可接受的。现有一些用于加速GNN的算法，基本思路是使用mini-batch来计算，用min-batch的梯度估计full-batch的梯度，通过多次迭代达到基本一致的效果。根据使用的方法不同，大致分....
深度学习教程 | 神经网络优化算法
作者：韩信子 @ShowMeAI 教程地址 ：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址 ：http://www.showmeai.tech/article-detail/217 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI 查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程 (Deep Learning Specializati....
CVPR2022 前沿研究成果解读：基于生成对抗网络的深度感知人脸重演算法
凭借在人脸生成领域的扎实积累和前沿创新，阿里云视频云与香港科技大学合作的最新研究成果《基于生成对抗网络的深度感知人脸重演算法 》（Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head Video Generation）被 CVPR2022 接收。本文为最新研究成果解读。论文题目：《Depth-Aware Generative Ad....
BP神经网络（算法整体思路及原理+手写公式推导）
1. 简介BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。2. 计....
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数大于0），w = w – a 就能够让 w 的值减小，循环求导更新w直...
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