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图深度学习高赞资源!百篇顶会论文大荟萃 网友看了都说好_pp电子

发布时间:2021-11-06 02:22浏览次数:
本文摘要:铜灵 发自 凹非寺量子位 出品 | 民众号 QbitAI一份图神经网络的学习资源,在推特上发出后回声强烈,凌驾800人为其点赞,不少网友在评论区表现谢谢送出“好人卡”。这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs(图深度学习文献),顾名思义内里整理了大量图深度学习论文,大多数都被顶会收录,数量有上百篇。这些论文包罗从节点表现学习到图嵌入再到图神经网络及其应用,从易到难,是一份容易上手的全方位资源。

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铜灵 发自 凹非寺量子位 出品 | 民众号 QbitAI一份图神经网络的学习资源,在推特上发出后回声强烈,凌驾800人为其点赞,不少网友在评论区表现谢谢送出“好人卡”。这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs(图深度学习文献),顾名思义内里整理了大量图深度学习论文,大多数都被顶会收录,数量有上百篇。这些论文包罗从节点表现学习到图嵌入再到图神经网络及其应用,从易到难,是一份容易上手的全方位资源。一份暑期必备的图神经网络优质资源,走过途经不容错过了。

内容富厚这份图神经网络文献共分为8个部门,从节点表现学习开始层层递进,一直讲到图标是学习系统和相关数据集为止。这8个部门划分为:节点表现学习图嵌入知识图神经网络图神经网络的应用图形生成图形结构和高维数据可视化图表现学习系统数据集如果想相识图深度学习,这8个分类可以成为指导自己进一步找资料攻克的大偏向。除了8个大偏向外,部门章节又举行了细分,好比在应用章节,又分成了NLP、盘算机视觉、推荐系统、链接预测、影响预测、神经架构搜索、强化学习等偏向。而这份资源的最闪亮的地方,就是将这些差别偏向已经揭晓的论文举行了整理,分门别类得放上了论文的标题、作者、关键词和地址链接。

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这些大多是已经揭晓在种种竞赛和顶会上的高影响力论文,画风是这样的:这样的:这样的:整理数百篇土深度学习的论文还分成差别的种别,肯定下了不少光阴。华人作者这份资源出自华人之手,蒙特利尔高等商学院的助理教授唐建和他的学生们。其小我私家网站上显示,唐建是深度学习大牛Yoshua Bengio教授向导的MILA深度学习小组的成员之一,关注深度学习、图神经网络、自然语言明白和推理、药物发现和推荐系统几个方面。

唐建在北京大学博士结业后,奔赴密歇根大学和卡内基梅隆大学的博士后。2014年-2016年在微软亚洲院担任过副研究员。此前,唐建的的多项研究被各大顶会收录,包罗ICML 19、ICML 19、IJCAI 19、ICLR 19、AAAI 19等。附上其小我私家主页地址:https://jian-tang.com/传送门GitHub地址:https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph— 完 —诚挚招聘量子位正在招募编辑/记者,事情所在在北京中关村。

期待有才气、有热情的同学加入我们!相关细节,请在量子位民众号(QbitAI)对话界面,回复“招聘”两个字。量子位 QbitAI · 头条号签约作者վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产物新动态。


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