一年级的小时光-力力不喜欢女生（拼音版） mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

这是儿童文学作家秦文君专为一年级小学生创作的彩图注音版儿童生活故事。故事里的主人公力力是个调皮但心地善良的小男孩，他有任性、霸道的一面，也有宽容、友善的一面，在与朋友的矛盾***中，他们都获得了成长。本书可以让初入小学的孩子学会与小伙伴友好相处，勇敢面对生活中的难题，懂得听取爸妈和老师的建议，轻松适应校园生活。

暂无相关目录，正在全力查找中！

秦文君，著名儿童文学作家。作品曾获***部精神文明建设“五个一工程”奖、“宋庆龄儿童文学优秀小说奖”、“冰心儿童图书奖”、“中国图书奖”等50多种奖项，多部作品被译介到海外或被改编成影视作品。1996年获意大利“蒙德罗国际文学奖”特别奖，2002年获“国际安徒生奖”提名。 

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：一年级的小时光-力力不喜欢女生（拼音版）在线阅读

在线听书地址：一年级的小时光-力力不喜欢女生（拼音版）在线收听

在线购买地址：一年级的小时光-力力不喜欢女生（拼音版）在线购买

图神经网络(Graph Neural Network，GNN)是近年来在传统深层神经网络基础上发展起来的一个新领域，也可以称之为图上的深度学习。20世纪末，基于传统人工神经网络的深度学习迅猛发展，深刻影响了各个学科，并促使基于数据驱动的第二代人工智能的崛起。尽管深度学习在处理大数据上表现出许多优势，但它仅能有效地处理欧式空间的数据(如图像)和时序结构的数据(如文本)，应用范围很有限。一方面，大量的实际问题，如社交网络，生物网络和推荐系统等都不满足欧式空间或时序结构的条件，需要用更一般的图结构加以表示。另一方面，虽然深度学习可以处理图像、语音和文本等，并取得不错的效果，但这些媒体均属分层递阶(hierarchical)结构，无论是欧式空间还是时序结构都难给予充分的描述。以图像为例，在像素级上图像可以看成一个欧式空间，但在其他视觉单元上，如局部区块、部件和物体等层次上并不满足欧式空间的条件，如缺乏传递性或/和对称性等。单纯的欧式空间表示无法利用这些非欧式空间的结构信息，因此也需要进一步考虑和探索图的表示形式。其他像语音与文本等时序结构的数据的处理也存在类似问题。综上所述，由于“图”(包括有环与无环、有向与无向等)具有丰富的结构，图神经网络将图论和深度学习紧密地融合在一起，充分利用结构信息，有望克服传统深度神经网络学习带来的局限性。可见，探索与发展图神经网络是必然的趋势，这也是它成为近年来在机器学习中发展最快和影响最深的研究领域的一个原因。

《图神经网络：基础、前沿与应用》一书系统地介绍了图神经网络的各个方面，从基础理论到前沿问题，从模型算法到实际应用。全书分四部分，共27章。

第一部分 引言：机器学习的效率不仅取决于算法，还取决于数据在特征空间中的表示方法。好的表示方法应该由数据中提取的最少和最有效的特征组成，并能通过机器学习自动获取，这就是所谓的“表示学习”（也称表征学习...

图像表征学习是理解各种视觉数据(如照片、医学图像、文件扫描和视频流等)的语义的一个基本问题。通常情况下，图像处理中的图像表征学习的目标是弥合像素数据和图像语义之间的语义差距。图像表征学习已经成功解决了现实世界里的许多问题，包括但不限于图像搜索、面部识别、医学图像分析、照片处理和目标检测等。

近年来，我们见证了图像表征学习从手工特征工程到通过深度神经网络模型自动处理的快速发展过程。传统上，图像的模式是由人们基于先验知识借助手工特征提取的。例如，Huang et al (2000)从笔画中提取了字符的结构特征，然后用它们识别手写字符。Rui (2005) 采用形态学方法改善了字符的局部特征，然后使用PCA提取字符的特征。然而，所有这些方法都需要手动从图像中提取特征，因此相关的预测表现强烈依赖于先验知识。在计算机视觉领域，由于特征向量具有高维度，手动提取特征是非常烦琐和不切实际的。因此，能够从高维视觉数据中自动提取有意义的、隐藏的、复杂的模式，这样的图像表征学习是必要的。基于深度学习的图像表征学习是以端到端的方式学习的，只要训练数据的质量足够高、数量足够多，其在目标应用中的表现就比手动制作的特征要好得多。

用于图像处理的监督表征学习。在图像处理领域，监督学习算法，如卷积神经网络(Con- volution Neural Network，CNN) 和深度信念网络 (Deep Belief Network，DBN) ，被普遍应用于解决各种任务。最早的基于深度监督学习的成果之一是在2006年提出的(Hinton et al，2006)，它专注于处理MNIST数字图像分类问题，其表现优于最先进的支持向量机 (Support Vector Machine，SVM) 。自此，深度卷积神经网络(ConvNets) 表现出惊人的性能，这在很大程度上取决于它们的平移不变性、权重共享和局部模式捕...

书摘插图