ICLR 2020 | 预训练图神经网络模型 / 开普饭

<本文同步发布于"脑之说"微信公众号~> 导读: 传统的网络神经科学均以节点为中心,将一些神经元素定义为节点,将节点间的交互关系作为网络的边来搭建网络模型,但这种方法只 ...

来自:图与推荐今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述,几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术,是迄今为止GNN for NLP领域 ...

论文推荐 /introduction/ 机器学习的成功很大程度上取决于数据.但是,高质量的标记数据通常很昂贵且难以获得,尤其是对于训练参数较多的模型.而我们却可以很容易地获取大量的无标记数据,其数量可 ...

为了具有足够的灵活性进行适应性行为,生物体必须认识到对物理刺激的即时反应.为此,人类使用视觉心理想象从记忆中唤起生动的内部体验的能力,代表了对刺激的感知.视觉想象的内容主观上模仿了感知的内容,这表明想 ...

转载于 :新智元图神经网络近几年的发展十分火热,主要原因还是图能够表示连通关系,例如知识图谱等更贴切现实应用!Google Research最近发了一篇博客,从零开始教学GNN的发展路程,不熟悉的同 ...

Take away 因为我之前也经常在知乎看别人的论文阅读笔记,其实不喜欢那种整篇顺一遍几乎没有翻译或提炼的笔记.但会议通货膨胀,很容易遇到水文,我想每篇阅读笔记最前面都写一些take away,大家 ...

背景题目:ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 机构:斯坦福.Google Bra ...

项目作者:王晓智.张正预训练语言模型(PLM)是 NLP 领域的一大热门话题.从 BERT 到 GPT2 再到 XLNet,各种预训练模型层出不穷,不少同学感叹,「大佬慢点,跟不上了--」那么,这么 ...

介绍如果你是神经网络领域的初学者,那么你可能已经使用过CPU训练模型.好吧,即使你的模型有 100000 个参数也没关系,训练模型可能需要几个小时.但是,如果你的模型有 100 亿或 200 亿个参 ...

生成式模型有着其天生的优势,即学习到丰富的特征,但它也有广受诟病的确定.判别式目标函数--长期以来被认为是无用的.这是因为,判别式模型通常不是直接拟合原有的分布流形,学习到的特征较为单一.但是,最近一 ...

图表示学习一直是机器学习中一个重要的问题.除却耳熟能详者有 DeepWalk 类者.GNNs类者.生成类如 GraphGAN 者等等,还有哪些模型是值得去探索的呢?下面的两篇文章分别在节点层面和图层面 ...

图嵌入越来越多地被应用在非欧数据的表示学习上.图嵌入旨在将图中的节点映射到低位向量编码空间中并尽可能地保留节点的特征. "如何同时有效地利用图的结构性和节点属性特征来提升表达力"以 ...

Keras之CNN:基于Keras利用cv2建立训练存储卷积神经网络模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别输出结果设计思路核心代码 # -*- coding:utf-8 -*- import ...

ICLR 2020 | 预训练图神经网络模型