补全以下LeNet网络模型代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

时间: 2024-05-22 20:11:01 浏览: 200
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将LENET封装为class，并用此封装好的并用此封装好的lenet对minist进行分类

class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1) self.pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.pool2(x) x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) return x
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问题解决：ImportError: No module named paddle.v2

from paddle.v2.plot import Ploter 但出现问题： Traceback (most recent call last): File D:/xxx.py, line 13, in from paddle.v2.plot import Ploter ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.v2' ...

import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码

以下是一个简单的RNN网络的完整代码示例： import paddle.nn as nn import paddle class MyRNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(MyRNN, ...

class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示

在 PyTorch 中，可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型： import torch.nn as nn class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_...

请告诉我这段代码的意思 class RNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.dict_dim = vocab[""] self.emb_dim = 128 self.hid_dim = 128 self.class_dim = 2 self.embedding = Embedding( self.dict_dim + 1, self.emb_dim, sparse=False) self._fc1 = Linear(self.emb_dim, self.hid_dim) self.lstm = paddle.nn.LSTM(self.hid_dim, self.hid_dim) self.fc2 = Linear(19200, self.class_dim)

这段代码定义了一个继承自paddle.nn.Layer的RNN类，用于实现一个循环神经网络模型。在初始化方法中，定义了以下属性： - dict_dim：词典大小，即词汇表中单词的数量； - emb_dim：词向量维度，即每个单词的向量表示...

使用paddle将以下LeNet代码进行模型优化class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

以下是将LeNet代码改为ResNet网络模型的代码： import paddle.nn.functional as F class ResNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes=2): super(ResNet, self).__init__() # 第一个卷积层，...

import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def init(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码不添加参数

以下是一个基本的RNN网络的代码示例： python import paddle.nn as nn import paddle class MyRNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(MyRNN, self).__init...

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

好的，下面是添加了Attention机制的DeepCFD网络的示例代码： import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() # 定义卷积层，

以下是我对代码的修改建议，包括修改网络结构、优化器、损失函数和学习率等，希望能够提高模型评估准确率： python import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear class ...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 In [2] # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() #

class MNIST(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(MNIST, self).__init__() self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1) self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size...

解释代码：class ColorTransfer(nn.Layer): def __init__(self): super(ColorTransfer, self).__init__( self.net1 = nn.Conv2D(4, 4, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias_attr=False) self.net1.weight = paddle.create_parameter(shape=cfa.shape,dtype=paddle.float32) def forward(self, x): out = self.net1(x) return out

这段代码定义了一个名为ColorTransfer的类，该类继承了nn.Layer。以下是代码的解释： 1. def __init__(self):：这是类的初始化方法，用于定义和初始化类的属性和变量。在这个例子中，没有传入任何参数。 2. ...

class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn.BatchNorm2D(32) self.relu = paddle.nn.ReLU() in_channels = 32 self.encoders = [] self.encoder_list = [64, 128, 256] self.decoder_list = [256, 128, 64, 32] # 根据下采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.encoder_list: block = self.add_sublayer('encoder_{}'.format(out_channels), Encoder(in_channels, out_channels)) self.encoders.append(block) in_channels = out_channels self.decoders = [] # 根据上采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.decoder_list: block = self.add_sublayer('decoder_{}'.format(out_channels), Decoder(in_channels, out_channels)) self.decoders.append(block) in_channels = out_channels self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same') def forward(self, inputs): y = self.conv_1(inputs) y = self.bn(y) y = self.relu(y) for encoder in self.encoders: y = encoder(y) for decoder in self.decoders: y = decoder(y) y = self.output_conv(y) return y怎么将该unet网络的层数改为5层

class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn....

class myModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(myModel, self).__init__() #池化层，按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道（及创建的这层神经元的格式）,kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小，输出尺寸大小（及神经元个数），在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10) def forward(self, x): #按需要的网络顺序，前向计算结果 x = self.conv1(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool1(x) x = self.conv2(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool2(x) x = self.conv3(x) x = paddle.flatten(x, start_axis=1,stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = F.softmax(x) return x

这段代码是一个使用PaddlePaddle框架实现的卷积神经网络模型，主要包括了池化层、卷积层和全连接层。它可以用于图像分类任务。其中，池化层通过最大池化提取特征；卷积层通过卷积运算提取特征；全连接层通过连接前一...

将以下代码转化为Paddle框架写法class BasicLayer(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.dim = dim self.depth = depth # build blocks self.blocks = nn.ModuleList([ BasicBlock(net_depth, dim, kernel_size, conv_layer, norm_layer, gate_act) for i in range(depth)]) def forward(self, x): for blk in self.blocks: x = blk(x) return x

class BasicLayer(paddle.nn.Layer): def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=paddle.nn.Conv2D, norm_layer=paddle.nn.BatchNorm, gate_act=paddle.nn.Sigmoid): super(BasicLayer...

class GoogLeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() self.b1=paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Conv2D(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=7,stride=2,padding="same"), #补充 paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b2=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=64,kernel_size=1,padding="valid"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=192,kernel_size=3,padding="same"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b3=paddle.nn.Sequential( Inception(192,64,(96,128),(16,32),32), Inception(256,128,(128,192),(32,96),64), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b4=paddle.nn.Sequential( Inception(480,192,(96,208),(16,48),64), Inception(512,160,(112,224),(24,64),64), Inception(512,128,(128,256),(24,64),64), Inception(512,112,(144,288),(32,64),64), Inception(528,256,(160,320),(32,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b5=paddle.nn.Sequential( Inception(832,256,(160,320),(32,128),128), Inception(832,384,(192,384),(48,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=7,stride=1,padding="same") ) self.b6=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Flatten(), paddle.nn.Dropout(p=0.4), paddle.nn.Linear(in_features=1024*7*7,out_features=17) ) def forward(self,x): #补充 x=self.b1(x) x=self.b2(x) x=self.b3(x) x=self.b4(x) x=self.b5(x) x=self.b6(x) return x google=GoogLeNet()#创建网络对象 paddle.summary(google,(1,3,224,224))#显示网络结构信息 这段代码中如何去看输出层神经元个数

在这段代码中，我们可以看到输出层的神经元个数是通过定义网络模型时的paddle.nn.Linear层的out_features参数指定的。在这个例子中，输出层的神经元个数为17，即分类的种数： python paddle.nn.Linear(in_...

class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.norm = norm_layer(dim) self.conv = conv_layer(net_depth, dim, kernel_size, gate_act) def forward(self, x): identity = x x = self.norm(x) x = self.conv(x) x = identity + x return x转化为Paddle框架写法

def __init__(self, net_depth, dim, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=fluid.dygraph.nn.functional.sigmoid): super(BasicBlock, self).__init__() self.norm = norm...

一句句解释class SPP(nn.Layer): def __init__(self, ch_in, ch_out, k, pool_size, act='swish', data_format='NCHW'): super(SPP, self).__init__() self.pool = [] self.data_format = data_format for i, size in enumerate(pool_size): pool = self.add_sublayer( 'pool{}'.format(i), nn.MaxPool2D( kernel_size=size, stride=1, padding=size // 2, data_format=data_format, ceil_mode=False)) self.pool.append(pool) self.conv = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, k, padding=k // 2, act=act) def forward(self, x): outs = [x] for pool in self.pool: outs.append(pool(x)) if self.data_format == 'NCHW': y = paddle.concat(outs, axis=1) else: y = paddle.concat(outs, axis=-1) y = self.conv(y) return y

这段代码定义了一个SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块的类，它继承自PaddlePaddle的nn.Layer类。 在初始化函数中，该类接收5个参数：输入通道数ch_in、输出通道数ch_out、卷积核大小k、池化层大小pool_size、激活...

补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 定义第一个卷积层，输入通道数为1，输出通道数为6，卷积核大小为5*5 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩