致Great

LV0
发表了文章

中文问题相似度挑战赛baseline: lgb 0.84+

问答系统中包括三个主要的部分:问题理解,信息检索和答案抽取。而问题理解是问答系统的第一部分也是非常关键的一部分。问题理解有非常广泛的应用,如重复评论识别、相似问...

致Great
发表了文章

文本分类上分微调技巧实战

Truncation methods 截断法 文章的关键信息位于开头和结尾。 我们可以使用三种不同的截断文本方法来执行 BERT 微调。

致Great
发表了文章

Spektral:使用TF2实现经典GNN的开源库

Spektral工具还发表了论文: 《Graph Neural Networks in TensorFlow and Keras with Spektral》...

致Great
发表了文章

图神经网络22-DGL实战:针对边分类任务的邻居采样训练方法

想要用DGL提供的邻居采样器做边分类,需要将其与 :class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader 结合使用。 ...

致Great
发表了文章

手把手教你搭建Bert文本分类模型,快点看过来吧!

企业自主填报安全生产隐患,对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时,往往存在不认真填报的情况,“虚报、假报”隐患内容,增大了企业监管的难度。采...

致Great
发表了文章

图神经网络18-Watch Your Step: 通过图注意力学习节点嵌入

这篇文章的出发点是自动化选择网络表示学习的参数从而适应不同网络的需求。同时文章也证明了DeepWalk的工作其实等同于矩阵分解。

致Great
发表了文章

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全

论文标题:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 中文标题:如何微调 BERT 进行文本分类? 论文作...

致Great
发表了文章

NAACL 2021 上的图神经网络好文

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

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。

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

图神经网络必读论文-Must-read papers on GNN

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

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。

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

【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:...

致Great
发表了文章

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...

致Great
发表了文章

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...

致Great

个人简介

个人成就

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券