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[1] GCN提取特征的方式不是spatial的，而是spectral的，基于spectral graph theory来实现图上的卷积操作。Spectral graph theory是借助图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质。本文就是介绍什么是拉普拉斯矩阵、拉普拉斯算子，以及它们之间的关系。 1. 拉普拉斯矩阵给定图$G=(V,E)$， 定义$D$是顶点的度矩阵（对角阵），对角线上

前言 2022年底，ChatGPT橫空出世，為整個世界帶來又一次的AI熱潮，短短幾個月間，各式各樣的嘗試與應用隨之出現。Open AI 這次投下的震撼彈，也逼著其他科技巨頭們紛紛跟著出牌，一時間整個AI界百花齊放，不只是LLM (Large Language Model，大型語言模型)的各種花式應用，其他 AIGC (AI Generated Content)的模型與討論也跟著大量出現。 隨著大量對LLM的嘗試與體驗後，人們開始日漸理解LLM生成的品質與限制。大家開始思考，如果想將LLM應用在自己的商業情境中，該怎麼實現讓LLM "依照指定或有限範圍中的資料或知識"來回答呢? 於是，向量資料庫就在這樣的背景下迎來崛起，跟著成為熱門的討論話題，就讓我們來看看LLM接上向量資料庫這個"外接的大腦"到底是怎麼一回事吧! 本篇文章包含三個段落，主要想帶大家理解向量嵌入的基本概念: * Embedding是模型理解世界的方式 * 簡單理解Embedding的概念 * 為什麼需要使用Embedding? 它解決了什麼問題? Vector Embedding 向量嵌入 在談語言模

在 AI 常聽到 Embedding，但到底是什麼？淺顯易懂的解釋：跟學生小團體以及新創夥伴一樣！這是什麼意思呢？

最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。目录 一、图嵌入概述 二、…

图神经网络（GNN）是处理图结构数据的深度学习模型，源于CNN与图嵌入技术，克服传统NN无法处理无序节点问题。GNN包括GCN、GraphSAGE、GAT等，应用于物理建模、分子分析等领域，调优技巧多样，工程实现成熟。

在上一篇文章中介绍了GCN 浅梦：【Graph Neural Network】GCN: 算法原理，实现和应用GCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedd…

在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。

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文章浏览阅读4.2k次。文章介绍了Git的代码提交规则，包括feat用于新功能添加，fix用于修复bug，docs表示文档更新，style是格式调整，refactor是代码重构，chore涉及构建过程变化，revert用于版本回退，perf代表性能优化，test是测试相关，improvement表示改进，build关乎打包，ci涉及持续集成，以及update表示更新。

Disclaimer: 此系列文章並非探討想做UI/UX相關工作「是否需要讀研究所」，就讀研究所主要為學習如何「做研究」，提供想要讀研究所，且將來想做UX相關工作的讀者一些建議。

在 iOS 開發圈打滾的台灣工程師，專為 Apple/iOS 開發者而製作的 Podcast。主講人一三、波肥。

致讀者：這是鐵人賽搶先版，還會有更多的陸續更新 在 Tensorflow 儲存深度學習模型有兩種模式，一是儲存模型所用的變數權重（tf.Variable），被稱為 Checkpoint。而後者，則是包...

從立志轉行SWE(Software Engineer；軟體工程師)至今(2022/11/25)已逾半年，陸陸續續應徵幾個SWE職缺，獲得還行的結果。

用於在編譯器處理程式之前預掃描原始碼，完成標頭檔包含, 巨集擴展, 條件編譯, 行控制（line control）等操作。

2019.08.01