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图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型

论文题目:Text Level Graph Neural Network for Text Classification 论文地址:https://arxiv...

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图神经网络14-TextGCN:基于图神经网络的文本分类

论文题目:Graph Convolutional Networks for Text Classification 论文地址:https://arxiv.or...

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图神经网络13-图注意力模型GAT网络详解

图卷积发展至今,早期的进展可以归纳为谱图方法和非谱图方法,这两者都存在一些挑战性问题。

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Kaggle虾皮商品匹配大赛银牌方案复盘

历时两个月,Shopee比赛终于落下帷幕,我们队伍ID为Team Name,队员为“兰恒强”,在Private leadboard取得44名成绩,排名top2...

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图神经网络必读论文-Must-read papers on GNN

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图神经网络12-分子指纹GCN:Neural FPs

论文:Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于...

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LeetCode-中等 砖墙

你的面前有一堵矩形的、由 n 行砖块组成的砖墙。这些砖块高度相同(也就是一个单位高)但是宽度不同。每一行砖块的宽度之和应该相等。

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图神经网络11-GCN落地的必读论文:GraphSAGE

论文:Inductive Representation Learning on Large Graphs 在大图上的归纳表示学习 链接:https://ar...

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图神经网络07-PageRank算法

在本节中,我们将探讨PageRank算法,其实这是一个老生常谈的概念或者算法,在这里我们重新温故下这个经典算法。这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要...

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【论文复现】ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

论文的标题:《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》 论文下载链接:...

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图神经网络06-基于Graph的传统机器学习方法

能使得一个特征方程有非零解存在。然而,考虑到特征向量中的所有项均为非负值,根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理,只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中...

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图与图学习(下)

在中篇中,我们了解了图机器学习(GML:Graph Machine Learning)。下面,终于到了这个前置教程的重头戏,图神经网络(Graph Neural...

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图与图学习(中)

在上篇中,我们简单学习了图论的基本概念,图的表示和存储方式,同构图和异构图的分类,以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中,我们将会学习图机器学习。

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基于Bert的文本聚类工具:BERTopic

【干货推荐] 基于Bert的聚类工具:BERTopic 【简介】:BERTopic是一种主题建模技术,它利用?变换器和c-TF-IDF创建聚类簇,使主题易于理...

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【干货推荐】基于 TensorFlow 的实体及关系抽取

https://github.com/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction/blob/master/README.md

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Multi-Scale Convolutional Neural Networks for Time Series Classification

通过降采样的变换,实现在不同时间尺度的序列上的特征提取。 通过滑动平均的变换,实现对噪音的抵抗性。

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Bert可以提取关键词了:KeyBERT的介绍与使用

官方文档:https://maartengr.github.io/KeyBERT/

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可视化Keras模型

您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的?如果您可以可视化所设计的模型架构,那不是很好吗?如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像,那不是...

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深度学习模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章

仓库地址:https://github.com/DA-southampton/Tech_Aarticle/edit/master/README.md

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自动化数据分析框架比较-EDA Is All You Need

在本文章,我们主要给大家介绍一些顶级的自动化EDA工具,并且通过实例来展示具体效果。 代码链接:https://www.kaggle.com/andreshg...

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