由于最近手搓库函数,需要生成对称正定矩阵作为输入,因此上网查了下生成的思路,发现讨论者寥寥,即使有也不是c/cpp的底层实现,因此自己搓了个
主要的序列转导模型是基于复杂的循环或卷积神经网络,包括一个编码器和一个解码器。表现最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一个
目前的深度学习模型大多建立在神经网络上,即多层参数化的可微非线性模块,可以通过反向传播进行训练。在本文中,我们探索了基于不可微模块构建深度模
深度神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架,以简化比以前使用的网络深度大得多的网络的训练。我们明确地将层重新表述为参考层输入的学习残差
Veličković P, Cucurull G, Casanova A, et al. Graph attention networks[J]. arXiv preprint arXiv:1710.10903, 2017. 我们提出了图注意网络(GATs),这是一种新颖的神经网络架构,可以在图结构数据上运行,利用隐
Schlichtkrull M, Kipf T N, Bloem P, et al. Modeling relational data with graph convolutional networks[C]//The Semantic Web: 15th International Conference, ESWC 2018, Heraklion, Crete, Greece, June 3–7, 2018, Proceedings 15. Springer International Publishing, 2018: 593-607. 知识图支持各种各样的应用,包括问题回答和信息检索。尽管在它们的