NLP 神经网络2013 年和 2014 年是 NLP 问题开始引入神经网络模型的时期。使用最广泛的三种主要的神经网络是：循环神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。循环神经网络（RNNs） 循环神经网络是处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。Vanilla RNNs （Elman,1990）很快被经典的长-短期记忆网络（Hochreiter & Schmid
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2023-09-19 11:12:50
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本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：Graph Neural Networks for Natural Language Processing：A Survery，以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容：DLG4NLP背景与发展DLG4NLP方法和模型DLG4N
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2023-12-29 23:18:24
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作者：Lingfei Wu等编译：机器之心编辑：Panda在 Transformer 推动自然语言处理领域迅猛发展的当下，基于图神经网络的 NLP 研究也不容忽视。在近日的一篇综述论文中，来自京东硅谷研发中心、伦斯勒理工学院、浙江大学等机构和高校的研究者首次对用于 NLP 的图神经网络（GNN）进行了全面综述。其中涵盖大量相关和有趣的主题，如用于 NLP 的自动图构建、图表示学习和各种先进的基于
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2024-03-14 11:35:29
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引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。一、什么是图神经网络？Graph Neural Network（GNN），顾名思义，图
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2023-09-14 12:02:27
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近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[
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2023-07-07 22:05:28
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如果觉得难，那有可能是因为你没有找到一个正确的方法及正确的学习路线。就像刚开始深度学习流行的那时候一样，CNN在大家眼中都是个很新颖的东西，觉得他既难搞又神秘，那你看到现在，谁还会觉得觉得CNN很难了，框架一堆都是现成的轮子，三两行代码搭一个cnn，教程遍地都是。有很多同学觉得难不好入门，是因为你还不了解它，你认真的去读它几篇文章，不用最新的，就从最基础的开始，认真读个三四篇，并着手把一些基础的模
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2023-08-08 10:42:59
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图是一种对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模的数据结构。近年来，利用机器学习分析图的研究越来越受到重视，因为图具有很强的表现力，即图可以作为社会科学（社会网络）和自然科学等多个领域中大量系统的表示，例如蛋白质-蛋白质相互作用网络（protein-protein interaction networks）、知识图谱等。作为一种独特的非欧几里德(non-Euclidean)机器学习数据结构，图在节
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2023-10-27 20:59:09
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图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法。 为什么有图卷积神经网络 本质
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2023-09-14 12:29:28
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图的概述图(Graph)就是节点(Vertices/Nodes)以及边(Edge)图的举例社交网络节点：人 边：人与人之间的各种联系，如父母关系、朋友关系、同事关系等等。化学分子节点：原子 边： 原子之间的相互作用力，也称为化学键知识图谱节点：各种实体 边：实体之间所具有的各种关系（实体的属性特征）推荐系统节点：用户和商品 边： 用户、商品之间的购买、点击等关系图学习由于图数据本身结构的复杂性，直
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2024-01-03 13:46:20
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神经网络应用场景 （1）语音识别自2006 年Hinton等提出深度学习的概念，神经网络再次回到人们的视野中，语音识别是第1个取得突破的领域。传统语音识别的方法主要利用声学研究中的低层特征，利用高斯混合模型进行特征提取，并用隐马尔可夫模型进行序列转移状态建模，并据此识别语音所对应的文字。历经数十年的发展，传统语音识别任务的错误率改进却停滞不前，停留在25% 左右，难以达到实用水平。2013 年，H
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2023-08-08 17:50:48
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1.CNN使用原理(1) 相对于图片像素，在NLP任务中，将句子和文章作为一个矩阵来输入给CNN网络，矩阵中的每一行代表一个标记token，通常是一个词语，但是，也可以是一个字符。也就是说，矩阵中的每行是一个向量，这个向量代表一个词语。通常这个向量是词嵌入向量（低维表示），比如word2vec、glove，但是有时候单个词语也可以使用one-hot编码来表示该单词在词汇表中的索引。对于一个由1...
原创
2021-07-30 10:33:23
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图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：小发猫为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步rfid。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据
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2023-10-26 17:24:00
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近些年来，深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法。由于用图（graph）来表征文本可以更好的获取文本的结构信息，且随着火热的图神经网络的兴起，各种各样的NLP问题开始用图结构的形式来表示和学习。因此，为大量的NLP任务开发新的图深度学习技术就成为了一个必要的需求。
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2023-07-31 17:37:06
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Graph Neural Networks and its applications摘要以图形形式构建的数据存在于生物化学、图像处理、推荐系统和社会网络分析等多个领域。利用预处理技术在图结构数据上训练机器学习模型有几种方法，但它们缺乏完全适应数据集和手头任务的灵活性。图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或
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2023-08-28 13:34:46
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目录前言正文图注意力机制层(Graph Attentional Layer)层的输入注意力系数归一化注意力系数通过邻居节点更新自身节点层的输出GAT相比于先前研究的优势附作者简介 前言之前在推荐排序上开发的一个算法，取得了不错的效果。其中就用到了图神经网络模块，该模块的一部分思想源于GraphSage和GAT，因此对GAT的算法及代码理解还是比较深的，上一篇博文介绍了GraphSage：《Gra
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2023-11-14 12:44:28
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深度学习已经成为自然语言处理(NLP)研究的主导方法，特别是在大规模语料库中。在自然语言处理任务中，句子通常被认为是一系列标记。因此，流行的深度学习技术如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在文本序列建模中得到了广泛的应用。然而，有大量的自然语言处理问题可以用图结构来最好地表达。例如，序列数据中的结构和语义信息(例如，各种语法分析树(如依赖分析树)和语义分析图(如抽象意义表示图))可以通
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2023-12-12 22:25:33
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随着数据驱动的机器学习研究的进步，探索如何利用机器学习来分析医疗数据变得至关重要。现有方法的一个主要限制是人体生理信息的数据结构通常是不规则的和无序的，很难将这些数据网格化为易于分析处理的格式。而图表神经网络通过边连接交互节点，并可以将时间关联或解剖结构赋值给边的权重，能够很好地利用生物系统中的隐式信息做出医疗诊断，引起了广泛关注。本文介绍图神经网络（GNN）用于医疗诊断和分析的一篇综述文章《Gr
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2023-11-03 13:38:40
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图神经网络课程和PPT主页图神经网络框架首先我们先关注于怎么设计和定义每一层GNN层，一般的GNN层都可抽象为两部分：Message+Aggregation，不同的GNN只有这两部分的实现不同。 而在层间关系上，不同的GNN在GNN层堆叠方式可能也存在不同，比如可能会加入类似残差连接的思想。 在图级上，后面还会介绍图结构增强，图特征增强的技术。 在图神经网络学习目标上，可分为监督学习、半监督学习和
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2023-10-23 14:49:10
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文章目录一、深度学习视觉应用1.语义分割2.风格迁移3.人脸识别二、循环神经网络1.基本循环神经网络 一、深度学习视觉应用 随着深度学习神经网络的发展和计算机存储与运算能力的提高，深度学习在视觉信息方面的应用越来越广泛。目前的热点领域有：目标检测、语义分割、风格迁移、人脸识别等。1.语义分割 图片分类的任务是给定一张图片，确定图片中主体部分的类别；目标检测的任务是确定图片中多个物体的分类及其
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2023-12-09 19:48:32
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神经网络+FastText一、神经网络基础1.1 前馈神经网络1.1.1 神经元模型1.1.2 前馈神经网络1.1.3 网络层数1.1.4 输入层1.1.5 输出层1.1.6 隐藏层1.1.7 隐藏单元1.1.8 激活函数1.1.9 前馈神经网络与反向传播算法（推导过程）1.2 感知机1.2.1 感知机的原理1.2.2 点到线的距离1.2.3 样本到超平面的距离1.2.4 超平面1.2.5 感知
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2023-10-12 11:40:20
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