簡單的圖神經網路介紹
最近,Graph Neural Network(GNN)在很多領域日益普及,包括社交網路、知識圖譜、推薦系統甚至於生命科學。GNN在對節點關係建模方面表現十分突出,使得相關的研究領域取得了一定突破。本文旨在對
最近,Graph Neural Network(GNN)在很多領域日益普及,包括社交網路、知識圖譜、推薦系統甚至於生命科學。GNN在對節點關係建模方面表現十分突出,使得相關的研究領域取得了一定突破。本文旨在對
出門問問是一家以語音互動和軟硬結合為核心的人工智慧公司。2012年創立後,出門問問始終以定義下一代人機互動方式為使命,堅持做AI應用的探索,希望用“AI喚醒生活”,讓每一個人都能夠感受到,以語音互動為代表的AI科技
取樣方法 why 取樣方法最常用的場景是用來求一些不好計算原函式的積分,或者求一些分佈的期望值,關鍵詞蒙特卡洛積分。 比如上面這張圖,正方形的面積很容易知道,計算綠點佔所有采樣
通過新增一個神經元,就可以讓一種二分類深度神經網路的損失函式區域性極小值消失。早在去年 5 月就有人發現了這個有趣的結果,MIT 將其進一步推廣到了更廣泛的損失函式類。 目前,深度神經網路在計算機視覺、機
之前接觸並瞭解過神經網路的相關概念,但是並沒有做過任何系統的總結,這一段時間藉此總結一下相關的概念; 對於神經網路的入門概念來說最重要的是一些相關的理解性概念:反向傳播、啟用函式、正則化以及BatchNom
曾經的存在主義與結構主義的爭論,在量子世界中似乎用概率和大量抽樣完成了和解 — David 9 上世紀60年代哲學界有一場關於 存在主義 與 結構主義 的爭論: 存在主義 認為一個人的發展是由“ 自由意識
編譯整理 | 一一 出品 | AI科技大本營(ID:rgznai100) “神經網路能學習日常事件的常識推理嗎?能,如果在 ATOMIC 上訓練的話。” ATOMIC(原子) 是一個機器常
編者按:本文來自 機器之心 ,作者思源、劉曉坤,36氪經授權釋出。 在過去的 2018 年中,自然語言處理出現了很多令人激動的新想法與新工具。從概念觀點到實戰訓練,它們為 NLP 注入了新鮮的活力。
白俄羅斯初創公司Wannaby正在打造“AR商務”體驗,該公司釋出了最新應用程式的測試版,目的是讓人們更容易找到一雙完美的運動鞋。 這款名為Wanna Kicks的iOS應用程式使用AR技術,讓你“試穿”各種運動鞋
桃符早易硃紅紙,楊柳輕搖翡翠群 ——FlyAI Couplets 體驗對對聯Demo: https://www.flyai.com/couplets 迴圈神經網路最重要的特點就是可以將
最近在閱讀 Jeremy Rifkin 的書《The End of Work》時,我讀到一個有趣的關於 AI 的定義。Rifkin 寫到:「今天,當科學家們談論人工智慧時,他們通常是指『一門創造機器的藝術,該
AMiner全新功能技術趨勢分析Trend analysis(http://trend.aminer.cn)基於AMiner 2億篇論文資料進行深入挖掘,包括對技術來源、熱度、發展趨勢進行研究,進而預測未來的技
在 強化學習(十四) Actor-Critic 中,我們討論了Actor-Critic的演算法流程,但是由於普通的Actor-Critic演算法難以收斂,需要一些其他的優化。而Asynchronous Adv
圖分類(預測圖的標籤)是圖結構資料裡一類重要的問題。它的應用廣泛,可見於生物資訊學、化學資訊學、社交網路分析、城市計算以及網路安全。隨著近來學界對於 圖神經網路 的熱情持續高漲,出現了一批用圖神經網路做圖分類
在Alpha Zero取得圍棋領域的勝利之後,最近的大新聞是: AI又下一城,拿下了重磅即時戰略遊戲星際爭霸。 為什麼我們說這個勝利的重要性不亞於當年的阿法狗? 這背後的黑科技對我們又有怎樣的影響。 我雖不懂