神经网络训练过程中，模型优化与过拟合防控之间的平衡是一个核心挑战。过拟合的模型虽然在训练数据上表现优异，但由于其复杂性导致模型将训练数据集的特定特征作为映射函数的组成部分，在实际部署环境中往往表现不佳，甚至出现性能急剧下降的问题。

基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象，然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。 我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen ...

Deep learning continues to be one of the hottest fields in computing, and while Google’s TensorFlow remains the most popular framework in absolute numbers, Facebook’s PyTorch has quickly earned a ...

本文通过逻辑门组合学习来探索面向机器学习任务的逻辑门网络。这些网络由 AND 和 XOR 等逻辑门组成，为了实现有效训练，本文提出可微逻辑门网络，一种结合了实值逻辑和网络连续参数化松弛的架构。 随着神经网络的成功应用，各项研究和机构也一直在致力 ...