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2020 年,图机器学习的趋势有哪些
本文的目的不是介绍 GML 的基本概念,如图神经网络(GNNs),而是揭示我们可以在顶级科学会议上看到的前沿研究。首先,我将资料提交给 ICLR2020,这是一个在 GML 领域最负盛名的会议。在前面的文章(https://medium.com/@sergei.ivanov_24894/iclr-2020-graph-papers-9bc2e90e56b0 )中,我已经描述了关于这个域的一些简单的信息,但是这里有一个简短的版本:
AI研习社
2020-02-21
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AI的下一个战场:认知智能的突围
深度学习方法易受欺骗、易受攻击已经是研究者们达成的共识,追其根本原因,张钹归结为:大家只是在灯亮的方向对模型修修补补,没有向人类深入学习。
AI研习社
2020-02-21
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干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读(中)
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
AI研习社
2019-09-17
1.3K1
干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读(上)
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
AI研习社
2019-09-17
1.9K0
干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读(下)
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
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2019-09-17
1.4K0
已开源!GraphVite 超高速图表示学习系统,1 分钟可学百万节点
8 月 5 日晚,GraphVite 开发者 @唐建(MILA 实验室助理教授,曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名) 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示,在百万节点的图上,使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架,这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
AI研习社
2019-08-09
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利用 Pytorch-BigGraph 从知识图中提取知识详解
机器学习使我们能够训练一个模型,该模型可以将数据行转换为标签,从而使相似的数据行映射到相似或相同的标签。
AI研习社
2019-08-06
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业界 | 骚扰电话太烦人?转接 AI 帮你回应吧
AI 科技评论按:今年 315 晚会曝光了智能骚扰电话机器人产业链,让我们意识到那些令人不堪其扰的销售来电背后,好多都是没感情的 AI。对此深恶痛绝的阿里人工智能实验室研究员聂再清决定「以其人之道还治其人之身」,近日发布一款名为「二哈」的防骚扰电话 AI 技术,让我们在接到骚扰来电时,可以选择转给 AI 代为应答。
AI研习社
2019-05-08
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学界 | 史上最大的实体关系抽取数据集!清华大学自然语言处理团队发布 FewRel
AI 科技评论按,在去年的 EMNLP2018 上,由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处理实验室发布了一个大规模精标注关系抽取数据集 FewRel。据了解,这是目前最大的精标注关系抽取数据集。
AI研习社
2019-05-08
1.7K0
亿级学术图谱 Open Academic Graph 更新至 2.0 版本:包含约 7 亿实体数据、20 亿关系
AI 科技评论按:继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱(Open Academic Graph, OAG),近日,清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。
AI研习社
2019-03-14
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