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图神经网络（GNN）在数据科学和机器学习中越来越受到关注，但在专家圈之外仍然知之甚少。为了掌握这种令人兴奋的方法，我们必须从更广泛的图形机器学习（GML）领域开始。许多在线资源谈论GNN和GML，就好像它们是可互换的概念，或者好像GNN是一种灵丹妙药，使其他GML方法过时。事实并非如此。GML的主要目的之一是压缩大型稀疏图数据结构，以实现可行的预测和推理。GNN是实现这一目标的一种方法，也许是最先进的方法，但不是唯一的方法。理解这一点将有助于为本系列的后续部分奠定更好的基础，我们将更详细地介绍特定类型的GNN和相关GML方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612228.html
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广义上来说， 机器学习 指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.人工智能概述 1.1 机器学习、人工智能与深度学习 1.2 机器学习、深度学习能做些什么
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目录 1、三者的关系 2、能做些什么 3、阶段性目标 机器学习、人工智能（AI）和深度学习之间有密切的关系，它们可以被看作是一种从不同层面理解和实现智能的方法。 人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿人类智能的学科。它涵盖了各种技术和方法，
目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能
目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。 为便于梳理，本文只有提纲，且笔者准备仓促，敬请勘误，不甚感激。 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是：规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系
