网络的邻接矩阵

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结合三维矩阵体的动态网络数据可视化

动态网络(Dynamic networks)数据与动态图(Dynamic Graph)数据一直以为都比较复杂，随着数据量的不断增大，为动态网络的分析与可视化带来了极大的挑战。另一方面，动态网络数据常常带有时间信息，而现有的时空高维数据可视化方法都有各种缺点，
知与谁同 6年前 876

机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 不是很难吧，先从找出其中的蜘蛛开始吧！ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可以将这些虫子分成四组：蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧？即使虫子数量再多
行者武松 6年前 1138

机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种各
boxti 6年前 1679

机器理解大数据秘密：聚类算法深度剖析

在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种
angel_kitty 6年前 1186

【算法导论】每对顶点之间的最短路径算法

        对于一个顶点数为N的有向网路图，我们可以通过前面所提到的单源最短路径算法执行N次来获得每一对顶点间的最短路径。这种方法的时间复杂度为O（N*N*N）。如果网络中有负权值的边，则需要使用前面提到的单源最短路径算法之Bellman—Floyd算法
tengweitw 10年前 757

邻接图的深度广度优先遍历

邻接图的优点就是，现用现申请，空间存储很灵活，并且需要的空间也很小。我们在做复杂网络时，通常也是用这种方法。缺点是不适合并行化，因为cuda只支持连续地址空间的拷贝。 数据结构 主要包括，边节点和顶点节点 typedef struct edgeNode{ i
青夜之衫 6年前 1133

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，
云栖号资讯小哥 4年前 1262

细说深度神经网络的无损优化

在2017年神经信息处理系统大会（NIPS）中的一篇论文里，我和我的团队提出了一个叫做Net-Trim的AI优化框架，其使用逐层凸体系（layer-wise convex scheme）来精简预训练深度神经网络。 深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择
【方向】 6年前 2842

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