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AI研习社

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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
8770
真题一:览字节跳动面试的真题
6. HashMap 如果一直 put 元素会怎么样?hashcode 全都相同如何?equals 方法都相同 如何?
AI研习社
2019-09-09
1.4K0
Github项目推荐 | 图神经网络(GNN)相关资源大列表
这是一个与图神经网络相关的资源集合,相关资源可以在底部点击【阅读原文】再点击对应链接跳转查看。
AI研习社
2019-05-08
2.6K0
Github项目推荐 | 知识图谱文献集合
https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph
AI研习社
2019-05-08
2.4K0
博客 | LeetCode 617. Merge Two Binary Trees
在日常的业务系统开发中,通常架构设计>数据结构设计>算法设计,架构设计,重在理解业务场景,考虑用户规模和系统适配性的基础上,想清楚每个模块的职责,剩下的就是利用公司的基础组件,比如:分布式Cache和RPC框架,组合起来即可。数据结构设计,重在理清数据流转的基础上,能实现高效存取即可,最常使用的是map,高级点就是bitset,即可满足绝大多数场景需求。而算法设计,业务开发平时真的用不上,虽然在往年的网易云课堂上,参加了王宏志老师的《算法设计与分析》入门篇和进阶篇,并顺利结课,但因常年没有使用和复习,基本也原路退还,但仍怀有“我有基础,有能力解决常见算法问题”的妄念当中。
AI研习社
2018-12-18
4760
用卷积神经网络处理 “图” 结构数据应该怎么办?这篇文章告诉你答案
本文要介绍的这一篇 paper 是 ICML2016 上一篇关于 CNN 在图(graph)上的应用。ICML 是机器学习方面的顶级会议,这篇文章 --<<Learning CNNs for Graphs>>-- 所研究的内容也具有非常好的理论和实用的价值。如果您对于图的数据结构并不是很熟悉建议您先参考本文末的相关基础知识的介绍。 CNN 已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了 state-of-art 的水平,其中的数据可以被称作是一种 Euclidean Data,CNN 正好能够高效的处
AI研习社
2018-03-28
1.1K0
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