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GCN模型学习。

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简介:
本项目的课程组,依托GCN图卷积神经网络的笔记和PPT材料,旨在为初学者提供一个深入浅出的学习体验。 课程内容和演示材料,特别适合那些希望系统地掌握该领域基础知识的学员。

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  • GCN资料.pdf
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    《GCN学习资料》是一份全面介绍图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs)的基础概念、算法原理和应用实例的学习指南。 GCN图卷积神经网络笔记及PPT 项目组讨论班所用,适合入门。
  • LSTM
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    简介:本文探讨了LSTM(长短期记忆)模型的学习过程,解析其在处理序列数据时的独特优势及内部运作机制。 基于Python 3.6实现的Keras相关资源包括:LSTM预测模型训练、IMDB数据加载、国际旅行人数预测、IMDB影评分类预测、数据标准化、将模型保存到本地以及从本地加载训练好的模型,还包括使用plt进行图形绘制。此外还涉及到了IMDB数据包和国际旅行人数数据包的处理。
  • Vensim
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    《Vensim模型的学习》是一篇介绍如何使用Vensim软件进行系统动力学建模的文章。通过实例和教程帮助读者掌握建模技巧,适用于科研、教育及商业分析等场景。 这是一份非常适合初学者学习Vensim基础模型的优质资料。
  • Simulink
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    Simulink是一款强大的MATLAB插件,用于动态系统、控制及信号处理等领域的建模与仿真。本课程将带你从零开始,掌握Simulink的基础知识和高级技巧,助力科研和工程项目的高效开发。 这个Simulink模型包含详细的注释,介绍了各个模块的使用方法,包括微分方程的构建以及PD控制器的搭建,非常适合用来学习如何使用Simulink。
  • IBIS知识
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    简介:本课程专注于教授IBIS(输入/输出缓冲信息规范)模型的知识,帮助学生掌握电子系统设计中信号完整性分析的关键技能。 IBIS模型是用于板级信号完整性仿真的常见模型。本段落将介绍如何创建IBIS模型。
  • Hypermesh教程
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Hypermesh软件进行工程建模和仿真分析,适合初学者快速掌握其核心功能与操作技巧。 学习HyperMesh可以通过分析现成的模型来帮助你更好地掌握相关技能。
  • Calpuff记录
    优质
    《Calpuff模型学习记录》是一份关于大气污染扩散模拟软件Calpuff的学习笔记和心得总结,旨在帮助环境科学和技术领域的研究人员及从业者更有效地掌握该工具的应用方法。 Calpuff 模型学习笔记 这份资源总结了 Calpuff 模型的学习内容,包括模型的介绍、Calmet 模块、Calpuff 主体部分以及 Calpost 后处理模块的详细介绍,并且比较了 Calpuff 与 Aermod 的差异。 Calpuff 是一种非定常三维拉格朗日烟团输送模式,涵盖了污染物排放、平流扩散、化学反应及干湿沉降等物理和化学过程。模型由三个部分组成:Calmet 模块用来诊断风场情况(包括逐时的地面气象数据如混合层高度、大气稳定性分类等等),Calpuff 主体用于模拟污染物传输行为,输出网格化或定点浓度值;而 Calpost 则是进行结果处理和分析。 与 Aermod 相比,Calpuff 能够更好地应对远距离污染扩散(超过50公里)的场景,并且适用于中尺度范围内的研究。Aermod 通常用于50公里以内的区域模拟。 值得注意的是,Calpuff 对数据质量有较高要求,例如每日逐小时地面气象观测和一天两次高空探空资料等。若某些关键信息缺失,则 Calmet 将依靠插值技术估算风场、温度及湍流状态,这可能会降低模型的精度并影响最终结果的质量。 此外,在使用 Calpuff 时还存在一些计算限制,例如点源、面源和体源的最大数量为200个,线源最多只能设置24条。用户若需增加这些数值,则需要修改程序代码来满足特定需求。 综上所述,这份学习笔记详细介绍了 Calpuff 模型的工作原理及其各个模块的功能,并且还对比了它与 Aermod 的区别。
  • 机器与深度综述
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    本文全面回顾并分析了机器学习及深度学习领域的核心概念、算法和最新进展,旨在为研究者提供理论指导和技术参考。 机器学习和深度学习模型汇总:CNN 包括 Alexnet、vggnet、Google Inception Net 和 resnet。
  • UAI03_云部分_
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    本章节聚焦于“云模型”的核心概念、理论框架及其在不确定性数据处理中的应用,并探讨其学习方法与实践案例。 文章摘自李德毅教授PPT授课中的云模型内容,涵盖数据挖掘引用、正向及逆向的云模型代码以及相关案例。