宁波大学计算机科学与技术机试、综合面试。

图神经网络（GNN）数学公式解析图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GNN 的核心思想是信息传递（Message Passing）：通过迭代地在节点之间传递和聚合邻居的信息，逐步更新节点的表示，最终用于节点分类、链接预测或图分类等任务。 1. 图与初始表示设图为：$$\mathcal{G} = (\mathcal

循环神经网络。

一. PyTorch 内置数据集PyTorch 通过 torchvision.datasets 模块提供了许多常用的数据集，例如： MNIST：手写数字图像数据集，用于图像分类任务。 CIFAR：包含 10 个类别、60000 张 32x32 的彩色图像数据集，用于图像分类任务。 COCO：通用物体检测、分割、关键点检测数据集，包含超过 330k 个图像和 2.5M 个目标实例的大规模数据集。

PyTorch 的 torch 模块torch 是 PyTorch 的核心模块，提供了张量操作、数学运算、设备管理等功能。以下是其主要类和功能的详细介绍。 1. 张量操作（Tensor Operations）torch 提供了丰富的张量操作函数，用于创建、操作和转换张量。 常用函数 函数名 用途描述 torch.tensor() 创建张量。 torch.zeros() 创建全零张量

通过PyTorch torch.nn建立神经网络

NLP的救星：transformer架构当然不只是NLP，如今transformer的注意力机制几乎可以做任何事。 一，传统RNN的缺陷 只能串行，对于较长序列的问题效率较低。 在处理长序列时难以捕捉到长期依赖关系，只能有效利用较短的上下文信息。 反向传播时，由于参数共享和多次连乘的特性，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以训练或无法收敛。 二，transformer（编码器）的核

基础CNN实现。

一步一步带你实现BP神经网络（数学）

复试自学记录。

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一篇文章让你明白AR,MA,ARMA,ARIMA,SARIMA的数学代码实现。一切原理均通过数学公式实现，拒绝直接调包，需要文档私我。

仅代码。

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