千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
2024年9月3日 - 网易
这类模型包括EGNN、GMN、PaiNN和LocalFrames等。4.3.2高阶可调模型高阶可调模型是指在等变GNN中,通过使用更高阶的旋转表示来扩展等变GNN的能力。这种方法使用Wigner-D矩阵将3D旋转转换为群表示的不同阶数,使用球谐函数将3D向量转换为不同类型的可操纵特征,并使用Clebsch-Gordan张量积...
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概率建模和推理的标准化流 review2021
2024年5月24日 - 网易
积分将会是zi的一个2L阶多项式,因此可以通过解析方式计算。由于每个2L阶的正多项式都可以写成2个(或更多)L阶多项式的平方和(Marshall,2008,命题1.1.2),可以利用这一事实来定义一个平方和多项式变换器(Jaini等,2019年):其中,。可以证明,对于足够大的L,平方和多项式变换器可以任意精确地逼近任何单...
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动物与人类的关键学习期,深度神经网络也有|范数|人工神经网络|...
2021年7月6日 - 网易
在图11b中,作者给出了网络和线性模型在5个随机测试例子上的输出(logits)的演变过程,我们可以看到,每个单独的样本在训练的早期阶段也展现出了很好的一致性。最后,在图11c中,作者改变了输入维度d,并为每种情况绘制了网络输出和线性模型之间差异的均方误差(MSE)。我们看到,差异确实随着d的增大而变小,与...
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「图解线性代数」-以动画方式轻松理解线性代数的本质与几何意义
2018年3月6日 - 新浪
为了把向量和点区分开,惯用的方法是把这对数竖着写,然后用括号括起来,比如下面的示例为2维向量,3维向量和4维向量:注:或者用方括号来表示向量决定一个向量是它的长度和方向,我们可以通过坐标系来更好的理解它.在二维坐标系下用箭头绘制出来,且箭头的起点位于原点,终点就是数值分量对应的...
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