AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结!

总结:Cluster-GCN通过节点聚类提高利用率;RWT逐层扩张子图;GraphSAINT减小估计偏差与方差;SHADOW-GNN增强模型可拓展性,缓解过度平滑问题。图5基于子图的采样算法Zeng等人在5个数据集上(表4)比较了4种采样算法在节点分类任务上的准确性性能对比结果如表5所示,基于子图的采样算法在不同数据集上表现更好,microE1...

顺丰智能算法在供应链架构优化中的应用

比如我想优化物流履约成本,那么首先需要研究未来一年的分仓布局和品类分布(网规算法),然后研究每周合适的安全库存策略(预测算法、库存优化算法),最后再看每天的配送排班(运输排线算法)。InfoQ:您分享的案例中会涉及到多工厂产能优化、生产网络中的多级库存优化和入厂物流优化,这些案例在实际项目中的应用过程中遇到了哪些...

全网最全的算法模型总结,一直被模仿,从未被超越…

(2)对初值敏感。不同的初始化中心很容易导致不同的聚类结果。(3)对于孤立点数据敏感。2、关联性聚类(常用,需掌握)3、层次聚类,密度聚类(DBSCAN)6、贝叶斯判别(统计判别方法,需掌握)7、费舍尔判别(训练的样本比较多,需掌握)8、模糊识别(分好类的数据点比较少)预测模型1、灰色预测模型(必须掌握)满...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

车道检测是自动驾驶和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的基本组成部分,在实际高阶驾驶辅助应用中,考虑车道保持、转向、限速等相关的控制问题,这种方式通常是通过受限的车辆计算资源为下游任务提供即时感知结果,车道检测算法通常会被大量、快速且高效的执行。此外,车道检测可区分和定位道路上的车道标记。

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心(www.e993.com)2024年11月19日。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

最后我们总结一下gmm与其他聚类算法的优缺点:优点:与假设球形簇的k-means不同,由于协方差分量,gmm可以适应椭球形状。这使得gmm能够捕获更多种类的簇形状。由于使用协方差矩阵和混合系数,可以处理不同大小的聚类,这说明了每个聚类的分布和比例。gmm提供了属于每个簇的每个点的概率(软分配),这可以在理解数据时提...

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法|算法|张量|聚类|大语言模型...

1.1总结低秩近似算法在中小型网络模型上,取得了很不错的效果,但其超参数量与网络层数呈线性变化趋势,随着网络层数的增加与模型复杂度的提升,其搜索空间会急剧增大,目前主要是学术界在研究,工业界应用不多。二、剪枝与稀疏约束给定一个预训练好的网络模型,常用的剪枝算法一般都遵从如下操作:...

中国工程院:全球工程前沿2023——土木、水利与建筑工程领域

当前城市更新主要应用传统模式,城市更新对象与减碳技术的结合难度大、结合角度单一,数字化精度低,缺乏应用实例。因此,如何建立城市更新与多种碳减排技术的系统集成和协同机制,探索应用机器学习、遗传算法等技术优化设计和决策的方法,高性能建筑材料与减排技术一体化及其建造技术的创新等是这一研究前沿的关注点。

话题聚类:算法、应用与优缺点

关键词话题聚类技术需要经过以下几个步骤来实现：1.数据预处理：对文本数据进行清洗、分词等处理，去除无用信息。2.关键词提取：通过TF-IDF、TextRank等算法提取出文本中的关键词。3.特征向量生成：将文本中的关键词转换成向量形式，方便计算相似度。4.聚类算法应用：利用聚类算法将文本数据进行分类。5.结果可视化：...