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Jugando y aprendiendo minimo comun multiplo

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Una leyenda para todos los subplots matlab

Las redes neuronales se han adaptado para aprovechar la estructura y las propiedades de los gráficos. Exploramos los componentes necesarios para construir una red neuronal de grafos y motivamos las opciones de diseño que hay detrás de ellos.

Los grafos nos rodean; los objetos del mundo real se definen a menudo en términos de sus conexiones con otras cosas. Un conjunto de objetos y las conexiones entre ellos se expresan de forma natural como un grafo. Los investigadores llevan más de una década desarrollando redes neuronales que operan con datos de grafos (denominadas redes neuronales de grafos o GNN). Los últimos avances han aumentado sus capacidades y su poder de expresión. Estamos empezando a ver aplicaciones prácticas en áreas como el descubrimiento de antibacterias, las simulaciones físicas, la detección de noticias falsas, la predicción del tráfico y los sistemas de recomendación.

Este artículo explora y explica las redes neuronales gráficas modernas. Dividimos este trabajo en cuatro partes. En primer lugar, examinamos qué tipo de datos se expresan de forma más natural como un gráfico, y algunos ejemplos comunes. En segundo lugar, exploramos lo que hace que los gráficos sean diferentes de otros tipos de datos, y algunas de las elecciones especializadas que tenemos que hacer cuando usamos gráficos. En tercer lugar, construimos una GNN moderna, recorriendo cada una de las partes del modelo, empezando por las innovaciones históricas de modelización en este campo. Pasamos gradualmente de una implementación básica a un modelo GNN de última generación. En cuarto y último lugar, proporcionamos un patio de recreo de GNN donde se puede jugar con una tarea de palabras reales y un conjunto de datos para construir una intuición más fuerte de cómo cada componente de un modelo GNN contribuye a las predicciones que hace.

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Estilo de trazado de Mathematica

Las opciones listadas a continuación pueden ser proporcionadas a los comandos que crean gráficos en 2-D. Estas opciones pueden usarse con el comando plot y generalmente están disponibles para todos los comandos de Maple que generan gráficos en 2-D.    La página de ayuda de un comando concreto proporciona más detalles sobre las opciones de trazado que acepta.

Al trazar una función sobre un intervalo, el intervalo se muestrea en un número de puntos, controlado por sample y numpoints.    El trazado adaptativo, cuando es necesario, subdivide estos intervalos para intentar obtener una mejor representación de la función. Este submuestreo puede desactivarse estableciendo la opción de adaptación en false.    Por defecto, esta opción se establece como verdadera, y los intervalos se subdividen como máximo 6 veces para intentar mejorar el gráfico.    Estableciendo esta opción a un número entero no negativo, se puede controlar el número máximo de veces que se dividen los subintervalos.

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Una anotación para una curva o un punto, que aparece siempre que el puntero se coloca sobre el elemento. Para obtener información sobre cómo especificar t, consulte plot/annotation. Esta opción sólo está disponible para los trazados bidimensionales.

Espaciado de los multiplots de Gnuplot

Antecedentes: Los análisis multivariables (MVA) y el aprendizaje automático (ML) aplicados a grandes conjuntos de datos pueden tener un alto potencial para proporcionar apoyo a la decisión clínica en neuro-otología y revelar nuevas vías para la investigación vestibular. Con este fin, construimos base-ml, una completa herramienta de software MVA/ML, y la aplicamos a tres objetivos clínicos cada vez más difíciles en la diferenciación de trastornos vestibulares comunes, utilizando datos de un gran registro prospectivo de pacientes clínicos (DizzyReg).

Métodos: Base-ml presenta una tubería completa de MVA/ML para la clasificación de datos multimodales de pacientes, que comprende herramientas para la carga y el preprocesamiento de datos; un esquema estricto para la validación cruzada anidada y estratificada que incluye la optimización de hiperparámetros; un conjunto de 11 clasificadores, que van desde algoritmos de uso común como la regresión logística y los bosques aleatorios, hasta modelos de redes neuronales artificiales, incluido un modelo de aprendizaje profundo basado en gráficos que hemos propuesto recientemente; una evaluación multifacética de las métricas de clasificación; herramientas del dominio de la “IA explicable” que ilustran la distribución de entrada y un análisis estadístico de las características más importantes identificadas por múltiples clasificadores.

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Etiqueta de diagrama de Mathematica

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