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《基于DGL的大规模图神经网络训练》马超.pdf

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简介：
本文由马超撰写，探讨了利用DGL框架进行大规模图神经网络的有效训练方法，旨在解决当前深度学习中对于复杂图形数据处理的挑战。 图神经网络的实战文档为该领域的初学者提供了参考资源。图网络（Graph Network, GN）是在拓扑空间内按照图结构组织以进行关系推理的函数集合，在深度学习理论中，它是图神经网络（graph neural network, GNN）和概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的一种推广形式。

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  • 《基于DGL的大规模图神经网络训练》马超.pdf
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    本文由马超撰写，探讨了利用DGL框架进行大规模图神经网络的有效训练方法，旨在解决当前深度学习中对于复杂图形数据处理的挑战。 图神经网络的实战文档为该领域的初学者提供了参考资源。图网络（Graph Network, GN）是在拓扑空间内按照图结构组织以进行关系推理的函数集合，在深度学习理论中，它是图神经网络（graph neural network, GNN）和概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的一种推广形式。
     
  • CorrectAndSmooth-dgl: 实现DGL中“标签传播与简模型超越图神经网络”方法（ICLR 2021）
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    CorrectAndSmooth-dgl是基于深度图库(DGL)实现的一种创新算法，该算法采用标签传播和简化模型，在不使用复杂图神经网络的情况下超越了现有性能标准，成果发表于ICLR 2021。 DGL CorrectAndSmooth的实现基于论文中的GNN模型。该代码库在Python 3.7环境中运行，并且需要以下软件包版本：dgl 0.6.0.post1、torch 1.7.0 和 ogb 1.3.0。 本示例使用的图形数据集为开放图基准（OGB）。以下是所用数据集的摘要： - **ogbn-arxiv** 数据集包含节点数：169,343，边的数量：1,166,243，每个节点有128个特征。评价指标是准确性。 - **ogbn-products** 数据集包含节点数量：2,449,029，边的数量：61,859,140，每个节点的特征数为100。评价指标同样是准确性。 使用方法： 训练基本预测模型，并在不同数据集中应用正确的平滑算法（Correct & Smooth），遵循原始超参数设置。 - 对于**ogbn-arxiv** 数据集：`python main.py` - 使用MLP + C＆S的示例命令为：`python main.py --pretrain MLP` - 使用线性模型+ C&S 的示例命令为： `python main.py --pretrain 线性` 注意，这里的C&S代表Correct & Smooth算法。
     
  • 关于物理神经网络训练的论文PDF
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    本文探讨了物理神经网络的训练方法，通过结合物理学原理与机器学习技术，提出了一种新颖有效的训练算法。该研究对于推动类脑计算领域的发展具有重要意义。 《物理神经网络训练论文》发表于2022年1月27日的Nature杂志上，探讨了如何利用物理系统构建并训练深度神经网络以解决传统电子设备在深度学习训练中的能源效率问题。 传统的深度学习模型已经在科学研究和工程领域得到广泛应用。然而，高昂的能耗限制了其可扩展性。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种深学习加速器，并尝试通过非传统技术来提高能效。但是这些方法尚未能够在现场应用反向传播算法对新颖硬件进行训练，而这是大型神经网络默认的训练方式。 论文中提出了一种名为“物理感知训练”的混合现场-计算内(in situ-in silico)算法，它允许利用反向传播来训练可控的物理系统。这种方法与传统的深度学习通过多层数学函数构建的深度神经网络进行计算不同之处在于：它可以训练由可控物理系统组成的深度物理神经网络，即使这些物理层没有直接对应的数学映射关系。 为了证明该方法的有效性，研究团队实验性地利用基于光学、力学和电子学的不同类型的物理系统成功执行了音频和图像分类任务。这种方法不仅可能使机器学习任务在速度和能耗上优于传统电子处理器，还可以赋予物理系统自动设计的智能化功能，例如为机器人或自动化系统提供智能操作。 结合反向传播算法的可扩展性和现场算法应对不完美及噪声问题的能力，“物理感知训练”方法为开发新型硬件平台提供了新的途径。这些平台不仅能高效处理机器学习任务，还可能催生全新的智能系统，进一步模糊了物理世界和计算世界的界限，并开启了人工智能硬件的新篇章。
     
  • 卷积神经网络训练流程图
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    本图展示了卷积神经网络从数据输入到模型输出的完整训练过程，包括前向传播、反向传播及参数更新等关键步骤。 所使用的方法是梯度下降（Gradient descent）：通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动来降低loss。一次移动多少是由学习速率（learning rate）来控制的。
     
  • 训练自己的卷积神经网络模型
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    本项目专注于构建与训练个人化的卷积神经网络(CNN)模型，旨在探索深度学习技术在图像识别和处理中的应用潜力。通过优化CNN架构，以期实现高精度的图像分类与目标检测功能。 在5到6台机器上进行测试以确保绝对可用。将要测试的数据集按照类别分别放置在data/train目录下，在retrain.bat文件中修改retrain.py和inception_model的路径。每次训练前需要清空bottleneck中的内容，并且把待测图片放在images目录里。为了评估训练好的模型，还需要修改生成输出文件out的位置。 本项目使用的是Inception v3架构，支持自定义数据集进行模型训练。目前的数据集中包含相貌等级的信息，在完成训练后可以查看效果以确保准确性。此外，文档中还包含了各种注意事项，并且需要安装TensorFlow环境来运行该项目。
     
  • BP神经网络的训练详解
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    本文深入解析了BP（反向传播）神经网络模型的训练过程，包括前馈计算、误差反传以及权重更新等关键步骤，旨在帮助读者全面理解该算法的工作机制。 BP神经网络的训练步骤可以概括为以下几个关键环节：首先，初始化网络参数；其次，在前向传播阶段计算输出误差，并在反向传播过程中调整权重以最小化预测值与实际目标之间的差距；接着，重复上述过程直至满足预定的停止条件或达到最大迭代次数。整个流程旨在优化神经网络模型的表现能力，使其能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。
     
  • CMAC神经网络训练程序
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    CMAC神经网络训练程序是一款高效的机器学习工具，专为实现选择性泛化而设计，适用于各种模式识别和控制任务。 小脑模型关节控制器(CMAC)类型的神经网络训练程序是用MATLAB代码编写的。
     
  • 基于TensorFlow的Python人脸识别神经网络训练
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    本项目利用TensorFlow框架，在Python环境中构建并训练了一套高效的人脸识别神经网络模型。通过深度学习技术实现精准的人脸特征提取与匹配功能。 基于TensorFlow训练的人脸识别神经网络。
     
  • 基于Matlab的BP神经网络训练算法代码
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    本项目提供了一套在MATLAB环境下实现的BP（反向传播）神经网络训练算法源代码。通过优化参数设置和迭代学习过程，该代码能够有效解决各类非线性分类与回归问题，适用于科研、教育及工程实践中的机器学习任务需求。 结合网络上大神分享的经验，并经过亲自调试后实现的BP神经网络训练算法，基于matlab语言开发。