网络表示 line 模型

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《中国人工智能学会通讯》——3.4 网络表示学习的应用

3.4 网络表示学习的应用 由于基于神经网络的网络表示方法的高效性，它被越来越多地应用到除传统应用场景（如网络节点分类、推荐和链接预测等）之外的其他方面（如文本建模[17,28]和可视化处理[29] ）。 文本语料可以表示为一个带权重的网络结构（节点表示词，
知与谁同 7年前 943

《中国人工智能学会通讯》——第3章 3.1基于深度学习的网络表示研究进展

第3章 3.1基于深度学习的网络表示研究进展 网络结构在现实世界中无处不在（如航线网络、通信网络、论文引用网络、世界万维网和社交网络等），在此基础之上的应用和研究问题受到了学术界和工业界的广泛关注，这些研究问题包括链接预测[1] 、网络节点分类 [2-3]
知与谁同 7年前 1331

用Keras开发字符级神经网络语言模型

语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经
【方向】 7年前 2615

《中国人工智能学会通讯》——3.5 总结与展望

3.5 总结与展望 本文从建模的信息种类上，论述了近年来有代表性的基于深度学习的网络表示学习模型。 基于网络上下文信息的网络表示方法中，LINE模型使用了一阶和二阶网络局部信息，拓展的GraRep 模型可以对任意阶局部信息建模来获得网络表示。值得注意的是，在
知与谁同 7年前 986

使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型

专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程
技术小能手 6年前 5515

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，
云栖号资讯小哥 4年前 1262

图嵌入（Graph Embedding）有哪些应用，常用的表示学习方法有哪些

网络嵌入方法（Network Embedding）旨在学习网络中节点的低维度潜在表示，所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征，例如分类，聚类，链路预测和可视化。 常用的Graph Embedding方法有： 1、DeepWalk 是第一个被
wodwl 5年前 3288

Keras词级自然语言模型

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 语言模型是许多自然语言处理模型（如机器翻译和语音识别）中的关键元素，它可以根据给出的单词序列预测到序列中的下一个单词。在选择语言模型的框架时需要注意与语言模型的目的匹配。
【方向】 7年前 3931

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