摘要：
对于 Graph ML 来说2021年是重要的一年——成千上万的论文、无数的会议和研讨会......说明这个领域是在蓬勃的发展。我将Graph ML 这一年的进展进行结构化的展示，并重点介绍 🔥 趋势和主要进步。 无论您是在研究细分的主题还是刚开始使用 Graph ML - 我们都希望这篇文章是一 阅读全文
摘要：
还记得LeCun被拒的论文VICReg吗，今天我们就来说说它 在深度网络中权重和激活那个更重要？显然是权重，因为我们可以从权重推导出网络的激活。但是深度网络是非线性嵌入函数；我们只想要这种非线性嵌入。在这种嵌入基础上进行训练并获得结果（例如分类），我们要么需要在分类网络中使用线性分类器，要么需要在输 阅读全文
摘要：
在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识，本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。 超参数调整（TPOT ） 自动机器学习（Auto ML）通过自动化整个机器学习过程，帮我们找到最适合预测的模型，对于机器学习模型来说Auto ML可能更多的意味着超参数的调整和优化。 在这里我们使 阅读全文
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前两篇文章我们已经介绍了自回归模型PixelCNNs，以及如何处理多维输入数据，本篇文章我们将关注 PixelCNNs 的最大限制之一（即盲点）以及如何改进以修复它。 在前两篇文章中，我们介绍了生成模型PixelCNN 概念并研究了彩色 PixelCNN 的工作原理。PixelCNN 是一种学习像素 阅读全文
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本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库，这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。 Contractions Contractions它可以扩展常见的英语缩写和俚语。并且可以快速、高效的处理大多数边缘情况，例如缺少撇号。 例如：以前需要编写一长串正则表达式来扩展文本数据中的 阅读全文
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关系提取( Relation Extraction)是一项自然语言处理任务，旨在提取实体之间的关系。例如，从句罗密欧与朱丽叶是由威廉莎士比亚写的，我们可以提取关系三元组（威廉莎士比亚，是罗密欧与朱丽叶的作者）。 关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系提取，我们可以累积提取新的关系事实， 阅读全文
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关联规则是以规则的方式呈现项目之间的相关性：关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 关联规则的经典例子是通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，可分析顾客的 阅读全文
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DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在 AlphaZero 神经网络中表示。 AlphaZero 在短短四个小时内掌握了所有国际象棋专业知 阅读全文
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Doc2Vec 是一种无监督算法，可从可变长度的文本片段（例如句子、段落和文档）中学习嵌入。它最初出现在 Distributed Representations of Sentences and Documents 一文中。 Word2Vec 让我们先回顾一下 Word2Vec，因为它为 Doc2V 阅读全文
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由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。 阅读全文