NLP图神经网络第42页

【Deep Learning】 GCN

(从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二))https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_ne

pangpd·2023-11-17 07:39

anaconda中安装pytorch和TensorFlow环境并在不同环境中安装kernel

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Chaos_Wang_·2023-11-17 06:39

利用ONNX runtime对transformer模型进行推理加速

模型cross-encoderONNXONNXRuntime(ORT)-onnxruntime[译文]AccelerateyourNLPpipelinesusingHuggingFaceTransformersandONNXRuntime_choose_c

choose_c·2023-11-17 06:59

Datawhale AI夏令营 - NLP实践：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——基础篇

DAY1入门讲解直播ingQ：如何选择机器学习算法或深度学习算法？A：在许多机器学习问题中，特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征，那么机器学习算法也能够表现良好。深度学习在某种程度上可以自动学习特征，但对于特定问题，手动设计特征可能会更有效。总而言之，当样本量足够大且数据集具有一定的特点时，使用机器学习。其中，常用的机器学习包括树模型、SVM模型；深度学习包括神经网络，

学软件的小铃铛·2023-11-17 03:44

windows下启动外部应用程序

1.ShellExecuteSHSTDAPI_(HINSTANCE)ShellExecuteA(__in_optHWNDhwnd,__in_optLPCSTRlpOperation,__inLPCSTRlpFile

lucky1_1star·2023-11-17 02:22

文本编织术：揭秘正则、字符串、NLP 的绝妙奥秘

前言在当今数字化时代，文本处理技术的重要性日益凸显。从数据清洗到信息提取，正则表达式、字符串处理和自然语言处理等工具成为处理文本数据的关键利器。本文将深入探讨这三者在文本处理中的作用，并为读者提供详实的指南，使其能够灵活运用这些工具解决实际问题。文章目录前言1.引言1.1背景1.2相关性和应用领域2.正则表达式(`re`)基础2.1概述2.2基本语法2.3常见模式匹配示例2.3.1匹配日期2.3.

friklogff·2023-11-17 01:34

LLm微调使用的数据集

id=1769124161629981325&wfr=spider&for=pcRefGPT：基于RefGPT生成大量真实和定制的对话数据集地址：https://github.com/ziliwangnlp

东方佑·2023-11-17 00:36

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十四期】Fri, 27 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,27Oct2023Totally80papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePaperstorchdistillMeetsHuggingFaceLibrariesforReproducible

hitrjj·2023-11-16 23:13

大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

来自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？

zenRRan·2023-11-16 23:10

【NLP】从T5到GPT-4！大语言模型全新综述来了

转自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？

风度78·2023-11-16 23:37

谷歌新作SPAE：GPT等大语言模型可以通过上下文学习解决视觉任务

当前，大型语言模型（LLM）已经掀起自然语言处理（NLP）领域的变革浪潮。我们看到LLM具备强大的涌现能力，在复杂的语言理解任务、生成任务乃至推理任务上都表现优异。

Amusi（CVer）·2023-11-16 23:06

大型语言模型综述全新出炉！从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛

Amusi（CVer）·2023-11-16 23:35

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十五期】Mon, 30 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,30Oct2023Totally67papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAnApproachtoAutomaticallygeneratingRiddlesaidingConceptAttainmentAuthorsNiharikaSriParasa

hitrjj·2023-11-16 23:31

PyCharm 远程连接服务器并使用服务器的 Jupyter 环境

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Chaos_Wang_·2023-11-16 22:41

知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络

为了说明这一点，参见下图中的NLP中最常见架构的参数数量。各种模型结构的参数数量在Kaggle竞赛中，胜出的模型通常是由几个模型组成的集

Imagination官方博客·2023-11-16 21:16

Similarity Preserving Adversarial Graph Contrastive Learning-相似性保持对抗图对比学习-图神经网络精读论文（1）

Introduction第一段大体含义逻辑：首先介绍图出现在了各种领域，人们也对图神经网络开启广泛研究，但是标签难搞，都是大规模的数据，很昂贵，因此无监督的图表示学习受到了广泛关注。

桑数模园·2023-11-16 21:38

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十二期】Wed, 25 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Wed,25Oct2023(showingfirst100of112entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMuSR

hitrjj·2023-11-16 21:26

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

人名分类器实战项目0说明1工程项目设计2数据预处理data_processing3创建模型model4模型测试test5训练配置config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测predict9代码测试demo0说明本项目对前一个博客内容2.5(cpuversion)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）的区别在于两点：（1）采用gpu（2）对项目代码进行

lys_828·2023-11-16 19:33

【nlp】2.6 注意力机制Attention

注意力机制1注意力机制介绍1.1注意力概念1.2注意力计算规则1.3常见的注意力计算规则2什么是深度神经网络注意力机制3注意力机制的作用4注意力机制实现步骤4.1步骤4.2代码实现1注意力机制介绍1.1注意力概念我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的)，是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断；而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果。

lys_828·2023-11-16 19:26

图神经网络--论文精读

论文精读图神经网络论文精读摘要介绍问题定义学习表示算法代码实战加载百科词条，构建无向图训练Word2Vec模型摘要DeepWalk用于学习隐式表征的表示学习方法，将节点在图中的连接关系进行编码，形成稠密低维连续的向量空间

无盐薯片·2023-11-16 19:28

图神经网络--图神经网络

图神经网络图神经网络图神经网络一、PageRank简介1.1互联网的图表示1.2PageRank算法概述1.3求解PageRank二、代码实战2.1引入库2.2加载数据，并构建图2.3计算每个节点PageRank

无盐薯片·2023-11-16 18:58

图神经网络--图嵌入表示学习

图嵌入表示学习图神经网络图嵌入表示学习一、图嵌入简介二、基本框架（编码器+解码器）2.1编码器2.2解码器三、基于随机游走的方法3.1随机游走的概念3.2随机游走的步骤四、Node2Vec五、矩阵分解一

无盐薯片·2023-11-16 18:57

当深度学习遇上图：图神经网络的兴起！（文末送书）

本文就带你来了解一下——近年来逆势而上的一门技术：图神经网络！内容选自《图神经网络：基础与前沿（全彩）》一书！01什么是图也许我们从来没有意识到，我们正生活在一个充满图的世界。

风度78·2023-11-16 18:01

NLP-分词器：SentencePiece【参考Chinese-LLaMA-Alpaca在通用中文语料上训练的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并的代码】

背景随着ChatGPT迅速出圈，最近几个月开源的大模型也是遍地开花。目前，开源的大语言模型主要有三大类：ChatGLM衍生的大模型（wenda、ChatSQL等）、LLaMA衍生的大模型（Alpaca、Vicuna、BELLE、Phoenix、Chimera等）、Bloom衍生的大模型（Bloomz、BELLE、Phoenix等）。其中，ChatGLM-6B主要以中英双语进行训练，LLaMA主要以

u013250861·2023-11-16 17:00

图神经网络（2020智源大会）Topic推荐-AMiner

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-11-16 17:26

[nlp] 损失缩放（Loss Scaling）loss sacle

在深度学习中，由于浮点数的精度限制，当模型参数非常大时，会出现数值溢出的问题，这可能会导致模型训练不稳定。为了解决这个问题，损失缩放（LossScaling）技术被引入，它通过缩放损失值来解决这个问题。在深度学习中，损失缩放技术通常是通过将梯度进行缩放来实现的。具体来说，在计算梯度时，将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子，然后再进行反向传播和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸

心心喵·2023-11-16 15:22

[nlp] grad norm先降后升再降

gradnorm先降后升再降正常嘛在深度学习中，梯度的范数通常被用来衡量模型参数的更新程度，也就是模型的学习进度。在训练初期，由于模型参数的初始值比较随机，梯度的范数可能会比较大，这是正常现象。随着模型的训练，梯度的范数通常会逐渐减小，直到收敛到一个较小的值。在某些情况下，梯度的范数可能会先下降，然后上升再下降，这也是正常现象。这种现象通常出现在模型的学习率过大或者网络结构过于复杂的情况下。在这种

心心喵·2023-11-16 15:48

大模型相关论文100篇短笔记【 2023-04-17】

包括CV和NLP的，主要是大语言模型。当然也包括不少水论文。有些笔记可能存在错误等情况，是因为写的时候功力还远不足，理解不到位，也懒得回去改了。仅供大家选论文参考。我还是科研小白，和大家一起学习。

u013250861·2023-11-16 15:44

图上的对抗与攻击精选论文列表(2021相关论文一览)

数据派THU·2023-11-16 14:27

CIKM2021《Single Node Injection Attack against Graph Neural Networks》论文详解

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.13049.pdfevasionattack1AbstractandIntroduction图神经网络节点注入攻击是一种新兴而实用的攻击场景

Anonymous-·2023-11-16 14:20

Python 实战 | 进阶中文分词之 HanLP 词典分词（下）

企研数据·2023-11-16 13:02

EMNLP 2023 | DeepMind提出大模型In-Context Learning的可解释理论框架

论文题目：In-ContextLearningCreatesTaskVectors论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.1591601.引言此外，作者也提到本文的方法与软提示（soft-prompt）[1]方法类似，soft-prompt也是通过调整大模型内部transformer的激活值来实现特定的新任务，但是本文的方法仅在ICL的前向传播过程中进行调整，而不是微调整个

TechBeat人工智能社区·2023-11-16 13:22

相约WAIC，AI TIME携手2021世界人工智能大会，共同讨论图神经网络与认知智能

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！2018年，WAIC（世界人工智能大会）在上海首次亮相，助力上海加快建设人工智能创新策源、应用示范、制度供给和人才聚集的“上海高地”，为中国乃至世界人工智能发展贡献力量。2019年，AITIME由清华大学人工智能研究院张钹院士，清华大学计算机系唐杰教授、李涓子教授等人联合发起，希望用辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领

AITIME论道·2023-11-16 11:38

13款 ChatGPT内容检测器

这些工具使用各种人工智能技术，包括自然语言处理(NLP)、机器学习和深度学习。它们有助于理解文本内容的含义和上下文，并识别任何潜在问题。为什么AI内

风度78·2023-11-16 11:55

【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）

目录引言：1.所有文件展示：1.中文停用词数据（hit_stopwords.txt)来源于：2.其中data数据集为chinese_text_cnn-master.zip提取出的文件。点击链接进入github，点击Code、DownloadZIP即可下载。2.安装依赖库：3.数据预处理（data_set.py)：train.txt-去除停用词后的训练集文件：test.txt-去除停用词后的测试集文

halo0416·2023-11-16 10:36

LLM中的Prompt总结

Prompt提示词Prompt初始为NLP下游任务设计的输入模版，如分类、聚类都会对应一种Prompt。在大模型中，则成为了LLM的输入统称，而模型输出被称为Completion。

Mark_Aussie·2023-11-16 10:29

详解PyG中的ToSLIC变换

详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。

Yuetianw·2023-11-16 09:33

【AI】生成式人工智能用例和应用

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2023-11-16 07:37

逻辑思维训练500题(带答案)前237题文末附完整版PDF

一个人如果做什么事都可以让其思维以这些假设前提为基础，那么他便能真真正正地活在NLP里而不会陷入困境，他的人生也就会有更大地进步和提升。初级题：1．如何问问题？

星卯教育tony·2023-11-16 06:52

Federated Social Recommendation with Graph Neural Network

jieHeEternity·2023-11-16 04:40

百面深度学习-图神经网络

百面深度学习-图神经网络部分什么是图神经网络？图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是深度学习模型的一个类别，专门设计来处理图结构数据。

jieHeEternity·2023-11-16 04:06

linux查oracle端口被占用,Linux查看端口占用及对应进程号

常用命令：1，lsof-i:端口号2，netstat-tunlp|grep端口号这两个命令都可以查看端口被什么进程占用。

JackyBaldheadWang·2023-11-16 02:39

企业prompt工程业务实践总结

prompt的设计一定要有逻辑和系统性，现在大模型对于文本的分类、抽取、生成、理解等nlp任务都

财天椒·2023-11-15 21:31

亚马逊云科技产品测评』活动征文｜通过使用Amazon Neptune来预测电影类型初体验

文章目录福利来袭AmazonNeptune什么是图数据库为什么要使用图数据库什么是AmazonNeptuneNeptune的特点快速入门环境搭建notebook图神经网络快速构建加载数据配置端点Gremlin

阿Q说代码·2023-11-15 18:19

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

大数据八股文（自用）

CPU、内存和执行时间）类似任务管理器jmap-heap进程号查看某个进程内存，java进程堆内存free-m查看系统内存使用情况单位mps-efprocessstatus查看进程netstat-tunlp

艾卡西亚暴雨o·2023-11-15 14:27

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用

汀、人工智能·2023-11-15 12:02

突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代