[TA 補充課] Graph Neural Network (1/2) (由助教姜成翰同學講授)
slides: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML2020/GNN.pdf
Видео [TA 補充課] Graph Neural Network (1/2) (由助教姜成翰同學講授) канала Hung-yi Lee
Видео [TA 補充課] Graph Neural Network (1/2) (由助教姜成翰同學講授) канала Hung-yi Lee
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
【生成式AI 2023】FrugalGPT: 來看看窮人怎麼用省錢的方式來使用 ChatGPT (下)
【生成式AI 2023】FrugalGPT: 來看看窮人怎麼用省錢的方式來使用 ChatGPT (上)
【生成式AI 2023】讓 AI 做計劃然後自己運行自己
【生成式AI 2023】用語言模型來解釋語言模型 (下)
【生成式AI 2023】用語言模型來解釋語言模型 (上)
【機器學習2023】語音基石模型 (助教張凱為講授) (1/2)
【機器學習2023】語音基石模型 (助教張凱為講授) (2/2)
【生成式AI】ChatGPT 可以自我反省!
【生成式AI】讓 AI 村民組成虛擬村莊會發生甚麼事？
【生成式AI】窮人如何低資源復刻自己的 ChatGPT
【生成式AI】Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背後共同的套路
【生成式AI】淺談圖像生成模型 Diffusion Model 原理
【生成式AI】速覽圖像生成常見模型
【生成式AI】GPT-4 來了! GPT-4 這次有什麼神奇的能力呢？
【生成式AI】大模型 + 大資料 = 神奇結果？(3/3)：另闢蹊徑 — KNNLM
【生成式AI】大模型 + 大資料 = 神奇結果？(2/3)：到底要多少資料才夠
【生成式AI】大模型 + 大資料 = 神奇結果？(1/3)：大模型的頓悟時刻
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：對於大型語言模型的不同期待所衍生的兩類使用方式 (3/3)
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：對於大型語言模型的不同期待所衍生的兩類使用方式 (2/3)
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：對於大型語言模型的不同期待所衍生的兩類使用方式 (1/3)
【生成式AI】能夠使用工具的AI：New Bing, WebGPT, Toolformer