咱們真的須要深度圖神經網絡嗎？
2020-07-30 19:07:22node 深度學習的一大特色就是使用的神經網絡具備幾十層甚至數百層。與之造成鮮明對比的是，大多數用於圖深度學習的架構都很「淺」，只有少許的層。在本文中，做者提出了一個看上去有些離經叛道的問題：圖神經網絡架構的深度可否帶來任何優點？express 本文最初發表於 TowardsDataScience 博客，經原做者 Michael Bronstein 受權，In
相關文章
- 1. 我們真的需要深度圖神經網絡嗎？
- 2. 咱們真的須要Service Mesh嗎？
- 3. 咱們真的須要KPI嗎?
- 4. 爲何咱們的神經網絡須要激活函數
- 5. 咱們須要專職的QA嗎？
- 6. "咱們須要專職的QA嗎？"
- 7. 你須要瞭解深度學習和神經網絡這項技術嗎？
- 8. 咱們真的須要機器學習工程師嗎？
- 9. 咱們真的須要前端框架嗎??
- 10. 咱們真的須要使用RxJava+Retrofit嗎？
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • DTD - 來自網絡的實例 - DTD 教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 我們真的需要深度圖神經網絡嗎？
- 2. 咱們真的須要Service Mesh嗎？
- 3. 咱們真的須要KPI嗎?
- 4. 爲何咱們的神經網絡須要激活函數
- 5. 咱們須要專職的QA嗎？
- 6. "咱們須要專職的QA嗎？"
- 7. 你須要瞭解深度學習和神經網絡這項技術嗎？
- 8. 咱們真的須要機器學習工程師嗎？
- 9. 咱們真的須要前端框架嗎??
- 10. 咱們真的須要使用RxJava+Retrofit嗎？