斯坦福Jure Leskovec图表示学习:无监督和有监督方法(附PPT下载) 2017 年 12 月 18 日  专知 专知内容组(编) 不要讲得太清楚 [导读]现实生活中的很多关系都是通过图的形式来表达的,针对图结构数据的分析的一个关键问题就是如何合理的表示图结构的低维特征表示,也即是图表示学习.斯坦福大学的Jure Leskovec是图表示学习方法node2vec和GraphSAGE作者之一,在这次演讲中他分别以这两种方法为例,详细讲解无监督和监督方法的图表示学习. ▌相关论文和代码 论文…

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要…

默认情况下,织梦的文章列表页会调用出当前栏目下的文章列表,并且调用出每个文章的缩略图:如果文章本身就有图,会调用出一张小图,如果没有,则会显示默认的织梦图片.这种处理方式有时候比较影响美观,其实可以修改一下代码,实现如下功能: 如果列表页中的文章本身有图,则在列表页中显示此文章的缩略图: 如果文章没有图,则不显示任何图片. 其实也就是去掉默认织梦的“暂无图片”的小图,让页面看起来更美观一些. 找到模板目录下的文件:list_article.htm,将列表部分的默认的代码修改如下: <div cl…

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习…

介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An…

前言: 想要学好一门技术,最起码要对他有一定的了解,起码听说过相应的底层原理的东西吧,最起码你要有一点能和别人交流的内容吧,下面是我精简的一点内容,希望对于大家了解netty能有一点帮助 Netty是建立在NIO基础之上,Netty在NIO之上又提供了更高层次的抽象. 在Netty里面,Accept连接可以使用单独的线程池去处理,读写操作又是另外的线程池来处理. Accept连接和读写操作也可以使用同一个线程池来进行处理.而请求处理逻辑既可以使用单独的线程池进行处理,也可以跟放在读写线程一块处理…

前言 设计模式目录: 小菜学习设计模式(一)—模板方法(Template)模式 小菜学习设计模式(二)—单例(Singleton)模式 小菜学习设计模式(三)—工厂方法(Factory Method)模式 小菜学习设计模式(四)—原型(Prototype)模式 小菜学习设计模式(五)—控制反转(Ioc) 持续更新中... 本篇目录: 三层架构 简单工厂模式 工厂方法(Factory Method)模式 后记 其实大家都知道,在工厂方法(Factory Method)模式之前有个简单工厂模式,也就…

原文链接:浅谈NT下Ring3无驱进入Ring0的方法 (测试环境:Windows 2000 SP4,Windows XP SP2.Windows 2003 未测试) 在NT下无驱进入Ring0是一个老生常谈的方法了,网上也有一些C代码的例子,我之所以用汇编重写是因为上次在[原创/探讨]Windows 核心编程研究系列之一(改变进程 PTE)的帖子中自己没有实验成功(其实已经成功了,只是自己太马虎,竟然还不知道 -_-b),顺面聊聊PM(保护模式)中的调用门的使用情况.鉴于这些都是可以作为基本功…

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者…