100多年前电能的发明利用开创了人类文明的新纪元,也引发了第二次产业革命,人类从此进入电气时代。时至今日,电气化依旧是全球工业化发展的前提条件,也是开启以德国工业4.0为代表的智能制造时代的重要基础。拖动电机与变频器技术构成先进的伺服系统,能够提供高精度的伺服和运动控制技术,并成功推动上世纪60年代以来工业机器人的蓬勃发展。
从260年前的第一次工业革命,到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命,人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代,并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步,都是由技术变革带来生产力的大幅提升,并催生出全新的行业,全新的生态,推动着时代不断向前。
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如今信息化应用深入到一定程度,已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段,自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
本文介绍了有关图神经网络的所有内容,包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外,还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。
图神经网络(GNN)是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略,GNN能够将图数据转化为规范形式,并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上,GNN表现出卓越的性能。
由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。
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