IJCAI 2019 Analysis 检索不到论文的关键词:retrofitting word embedding Getting in Shape: Word Embedding SubSpaces 减肥:词嵌入的子空间 Many tasks in natural language processing require the alignment of word embeddings. 自然语言处理中的许多任务都需要词嵌入的对齐. Embedding alignment relies on…

8月10日至8月16日,国际人工智能组织联合会议IJCAI 2019(International Joint Conference on Artificial Intelligence 2019)在中国澳门召开.阿里云4篇AI研究论文在诸多论文中脱颖而出,其中一篇被主论坛收录,三篇被AIBS Workshop 收录.论文深入解析了AI技术在网络安全.数据安全和内容安全领域研究成果和场景化应用,展示了阿里云安全在智能安全领域的领导性. 自1969年首次在华盛顿特区举办以来,IJCAI已成为人工智能…

简介 每年全世界都会举办很多计算机视觉(Computer Vision,CV). 机器学习(Machine Learning,ML).人工智能(Artificial Intelligence ,AI)领域的学术会议.笔者选取了其中影响力较大,有代表性的重要会议进行了汇总,特意按照时间进行了排序,方便大家查看.如有遗漏,还请留言补充.文末有福利呢! UAI 2018 会议名称:Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 会议地点:美国加…

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            …

Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut…

背景 应用安全领域,各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用,在web应用安全风险中,各类注入.跨站等攻击仍然占据着较前的位置.WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在,也正是这些针对Web应用的安全威胁促使了WAF这个产品的不断发展和进化.同时,各种机器学习算法和模型也被不断提出和应用在WAF等安全产品中,以期望解决这些风险. 然而这些算法大多都以监督学习为主,通过标注的正负样本数据,构建针对特定攻击类型的分类模型.安全领域通常面临着「问题空间不闭合」.「正负样本空间严重不对称」…

看看阿里如何在淘宝做推荐,实现"一人千物千面"的用户多样化兴趣推荐,首先总结下DIN.DIEN.DSIN: 传统深度学习在推荐就是稀疏到embedding编码,变成稠密向量,喂给NN DIN引入attention机制,捕获候选商品和用户浏览过的商品之间的关系(兴趣) DIEN在DIN基础上引入序列概念,将用户历史行为序列纳入到网络内 DSIN将行为序列划分为session,更符合RNN概念 大多推荐场景下数据下都包含如下信息,用户内在属性信息.用户行为信息.商品信息.上下文信息,一个明…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

1 导引 在知识图谱领域,最重要的任务之一就是实体对齐 [1](entity alignment, EA).实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别出表示同一个现实对象的实体.如下图所示,知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)(都被虚线框起来)是采自两个大型知识图谱Wikida和DBpedia的小子集.圆角矩形框表示实体,方角矩形表示属性值.圆角矩形之间的箭头代表一个关系谓词(relation predicate),而这就进一步形成了关系元组,如\((\text…

代码:https://github.com/Yochengliu/Relation-Shape-CNN 文章:https://arxiv.org/abs/1904.07601 作者直播:https://www.bilibili.com/video/av61824733 作者维护了一个收集一系列点云论文.代码.数据集的github仓库:https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis 这篇paper是CVPR 2019 Oral…