原创 Spektral:使用TF2實現經典GNN的開源庫

簡介 Spektral工具還發表了論文: 《Graph Neural Networks in TensorFlow and Keras with Spektral》 https://arxiv.org/abs/2006.12138 git

原创 科大訊飛學術論文分類挑戰賽 0.79+ baseline

比賽題目:學術論文分類挑戰賽 比賽鏈接:http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=academic-paper-classification 比賽任務:本次賽題希望參賽選手利用論文信息:論文id

原创 圖神經網絡22-DGL實戰:針對邊分類任務的鄰居採樣訓練方法

邊分類/迴歸的訓練與節點分類/迴歸的訓練類似,但還是有一些明顯的區別。 定義鄰居採樣器和數據加載器 用戶可以使用和節點分類一樣的鄰居採樣器 。 sampler = dgl.dataloading.MultiLayerFullNeig

原创 手把手教你搭建Bert文本分類模型,快點看過來吧!

1 賽題名稱 基於文本挖掘的企業隱患排查質量分析模型 2 賽題背景 企業自主填報安全生產隱患,對於將風險消除在事故萌芽階段具有重要意義。企業在填報隱患時,往往存在不認真填報的情況,“虛報、假報”隱患內容,增大了企業監管的難度。採用大數據手

原创 圖神經網絡18-Watch Your Step: 通過圖注意力學習節點嵌入

論文名稱:Watch Your Step: Learning Graph Embeddings Through Attention 這篇文章的出發點是自動化選擇網絡表示學習的參數從而適應不同網絡的需求。同時文章也證明了DeepWalk

原创 【論文解讀】文本分類上分利器:Bert微調trick大全

論文標題:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 中文標題:如何微調 BERT 進行文本分類? 論文作者:復旦大學邱錫鵬老師課題組 實驗代碼:https://github.com/xuy

原创 NAACL 2021 上的圖神經網絡好文

NAACL 2021 Cross-Task Instance Representation Interactions and Label Dependencies for Joint Information Extraction wit

原创 圖神經網絡16-DGL實戰:構建圖神經網絡(GNN)模塊

1 DGL NN模塊的構造函數 構造函數完成以下幾個任務: 設置選項。 註冊可學習的參數或者子模塊。 初始化參數。 import torch.nn as nn from dgl.utils import expand

原创 圖神經網絡16-DGL實戰:圖、節點和邊創建與運算

DGL 框架是由紐約大學和 AWS 工程師共同開發的開源框架,旨在爲大家提供一個在圖上進行深度學習的工具,幫助大家更高效的實現算法。 1.1 關於圖的基本概念 圖是用以表示實體及其關係的結構,記爲 。圖由兩個集合組成,一是節點的集合 ,

原创 圖神經網絡15-Text-Level-GNN:基於文本級GNN的文本分類模型

論文題目:Text Level Graph Neural Network for Text Classification 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf 論文代碼:https://gith

原创 圖神經網絡14-TextGCN:基於圖神經網絡的文本分類

論文題目:Graph Convolutional Networks for Text Classification 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1809.05679.pdf 論文代碼:https://github.

原创 比賽推送:ML/NLP/推薦/CV,一大波比賽來襲!

微信大數據挑戰賽 微信視頻號推薦算法比賽鏈接:https://algo.weixin.qq.com/ 賽題描述 本次比賽基於脫敏和採樣後的數據信息,對於給定的一定數量到訪過微信視頻號“熱門推薦”的用戶, 根據這些用戶在視頻號內的歷史n

原创 圖神經網絡13-圖注意力模型GAT網絡詳解

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1710.10903 tensorflow代碼版本: https://github.com/PetarV-/GAT keras代碼版本:https://github.com/dan

原创 Kaggle蝦皮商品匹配大賽銀牌方案覆盤

歷時兩個月,Shopee比賽終於落下帷幕,我們隊伍ID爲Team Name,隊員爲“蘭恆強”,在Private leadboard取得44名成績,排名top2%,非常感謝隊友小白Lan和zhengheng的強力付出與貢獻,另外我們也很感謝

原创 圖神經網絡必讀論文-Must-read papers on GNN

GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 來源:THUNLP 鏈接:https://github