来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一,它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络,如快速交通系统(例如,公交道路、地铁等)、区域或全球空中交通,或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活,很容易被人类理解,但是为了让计算机“理解”和“学习”它们,我们需要额外的一步(称为矢量化)。这种解释可能过于简单,我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处? 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处,我们想象一个具
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域,并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源:
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存储非零元素的值是不够的,我们还需要非零元素的其他信息,具体需要什么信息很容易想到:考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值,同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此,将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组(行索引,列索引,值)。然后再按照某种规律存储这些三元组。
给你一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
一维数组元素的内存单元地址是连续的 二维数组可有两种存储方法:一种是以列序为主序的存储;另一种是以行序为主序的存储。 ==C语言中,数组采用的是以行序为主序的存储==
随着人工智能和大数据的爆炸式增长,如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据,可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息,因此,近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解,本文对该领域进行了系统综述。
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
有一个等式,数据结构+算法=程序,说明了数据结构对于计算机程序设计的重要性。数据结构是指数据元素的集合(或数据对象)及元素间的相互关系和构造方法。数据对象中元素之间的相互关系称为数据的逻辑结构,数据元素及元素之间关系的存储形式称为存储结构(或物理结构)。
题目很容易理解,即让查看数组中有没有两个数的和为目标数,如果有的话则返回两数下标,在这为大家提供两种解法双指针(暴力)法,和哈希表法,大家可以看一下。
三元组 是一个由三个整数组成的数组。 给你一个二维整数数组 triplets ,其中 triplets[i] = [ai, bi, ci] 表示第 i 个 三元组 。 同时,给你一个整数数组 target = [x, y, z] ,表示你想要得到的 三元组 。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
▌AI 科技大本营按:2018 年 7月 13 日——19 日,ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)人工智能领域顶级学术会议之一,涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等,对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
今天为大家带来三道求和问题,通过文字,图画,动图为大家解析,很容易就能读懂,每道题目都是经典题,大家快来打卡吧。
数组(Array)是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器,其中的元素按照一定的顺序排列,并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的,一旦定义后,就不能再改变。
串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”,其中S是串名,用双引号括起来的字符序列是串值;ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
大数据文摘经授权转载 作者:黄海广 自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别? 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演示。我在领导百
在这个信息飞速发展的时代,数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点,给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合,其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用,例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术,例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。
本文对WWW2020 论文《Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》(用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数)进行解读。
数组它是线性表的推广,其每个元素由一个值和一 组下标组成,其中下标个数称为数组的维数。
链接:https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
AI 科技评论按:本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件,得到了作者本人指点和审核,在此表示感谢。 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技
所谓的知识推理,就是在已有知识的基础之上,推断出未知的知识的过程。通过从已知的知识出发,通过已经获取的知识,从中获取到所蕴含的新的事实,或者从大量的已有的知识中进行归纳,从个体知识推广到一般性的知识。
在自然语言处理和计算机视觉领域,已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的,并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏,容易产生解释的二义性,同时还容易引入标注者偏差,使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
给你一个整数数组 nums,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。本文作者定义了一种新的评估方案,称为“修复游戏”,通过生成一个网络注意力图,为量化评价哪些图像区域有助于人脸匹配提供了基本事实。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
如何有效融合图像、文本等多模态信息以提高多模态知识图谱(MMKG)完整性,一直是多模态知识图谱的研究热点。当前MMKG补全方法往往忽略了多模态数据中的细粒度语义细节,进而影响了模型性能。
上一期我们介绍了“安全多方计算”的计算过程,安全多方计算是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中,作者提出了对链路预测模型的对抗性修改:识别出添加到知识图谱中,或者从知识图谱中删除的事实,这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除,作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性;利用对图的添加,评估模型的鲁棒性。同时,作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
前几天分享了字节最喜欢考察的前 50 题,其中三数之和的考察频率甚至排在前 10,不得不学。
精选 6 篇来自 EMNLP 2018、COLING 2018、ISWC 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
KDD,国际数据挖掘与知识发现大会,全称:ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining,是数据挖掘领域国际最高级别会议。
#define MaxSize 100 //矩阵中非零元素最多个数
知识图谱(KGs)包含了许多真实世界的知识,在许多领域都发挥着重要重用,但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型(LMs)的发展,其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的,同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此,有不少研究证明LMs可以替代KGs,但是这真的是正确的吗?或许我们需要重新审视一下这个观点。
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导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展,知识问答的能力也在不断的提高和升级,本着Nlper的初心和AI评测的态度,我们为知识问答设计了一份考题(评测集),让我们一起来看看在这份考题下,当前的知识问答能考多少分呢?文章作者:周磊,腾讯CSIG质量部评测研究员
在介绍矩阵的压缩存储前,我们需要明确一个概念:对于特殊矩阵,比如对称矩阵,稀疏矩阵,上(下)三角矩阵,在数据结构中相同的数据元素只存储一个。
在上一篇文章当中,我们一起重温了LeetCode经典第一题。今天我们来看一道它的变形题:LeetCode15,三数之和。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
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