原创 ###haohaohao###圖神經網絡之神器——PyTorch Geometric 上手 & 實戰

圖神經網絡(Graph Neural Networks, GNN)最近被視爲在圖研究等領域一種強有力的方法。跟傳統的在歐式空間上的卷積操作類似,GNNs通過對信息的傳遞,轉換和聚合實現特徵的提取。這篇博客主要想分享下,怎樣在你的項目中簡單

原创 ####haohaohao######基於知識庫的問答KBQA:seq2seq模型實踐

問題描述 基於知識圖譜的自動問答(Question Answering over Knowledge Base, 即 KBQA)問題的大概形式是,預先給定一個知識庫(比如Freebase),知識庫中包含着大量的先驗知識數據,然後利用這些知

原创 ###好好好#####遷移學習(Transfer)

遷移學習(Transfer),面試看這些就夠了!(附代碼) 1. 什麼是遷移學習 遷移學習(Transfer Learning)是一種機器學習方法,就是把爲任務 A 開發的模型作爲初始點,重新使用在爲任務 B 開發模型的過程中。遷移學習是

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事件抽取的簡單方法 再構建event graph, 不免要用到event extraction的方法,這裏引用了一篇別人的總結作爲參考學習 https://www.cnblogs.com/cyandn/p/10915394.html 關係

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原创 ###haohaohao######專訪 DLP-KDD 最佳論文作者,探討圖神經網絡的特點、發展與應用

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原创 #####豪豪豪豪######清華出品的兩個模型做事件檢測和事件元素抽取任務

論文題目:Event Detection with Trigger-Aware Lattice Neural Network 論文來源:EMNLP 2019 清華 論文鏈接:https://www.aclweb.org/antholog

原创 圖神經網絡三劍客:GCN、GAT與GraphSAGE

圖神經網絡三劍客:GCN、GAT與GraphSAGE 2020-2-27 17:28| 發佈者: 煉數成金_小數| 查看: 47856| 評論: 0|原作者: 桑運鑫|來自: PaperWeekly 摘要: 2019 年號稱圖神經網絡元年

原创 ###好好好########學習率和batchsize如何影響模型的性能?

1 爲什麼說學習率和batchsize 目前深度學習模型多采用批量隨機梯度下降算法進行優化,隨機梯度下降算法的原理如下, n是批量大小(batchsize),η是學習率(learning rate)。可知道除了梯度本身,這兩個因子直接決

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原创 ###好好好##### 信用評分卡(A卡/B卡/C卡)的模型簡介及開發流程|乾貨

零、什麼是信用評分卡 如今在銀行、消費金融公司等各種貸款業務機構,普遍使用信用評分,對客戶實行打分制,以期對客戶有一個優質與否的評判。信用評分卡多分爲A,B,C卡三類: A卡(Application score card)申請評分卡 B卡

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原创 常見的幾種normalization方法

文章目錄     幾種常見的normalization方法         基本知識         數學原理         Batch Normalization (BN)         Layer Normalization (L