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本文介绍基于 Randomly Perturb 互信息最大化的图谱预训练模型 GraphCL （ NIPS 2020 ），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报 p...

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本文先简单概述GNN链接预测任务，接下来使用Deep Graph Library实现GNN进行链接预测，并对代码进行详细介绍，若需获取模型的完整代码，可关注公众号【AI机器学...

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本文先简单概述GNN节点分类任务，然后详细介绍如何使用Deep Graph Library + Pytorch 实现一个简单的两层GNN模型在Cora引文数据上实现节点...

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大家好，我是CHEONG，最近在分享知识图谱入门和构建相关的文章。CHEONG在前年有过大半年实体链接相关的工作经验，实体链接是将文本中提到的实体与其知识库中相应的实体链接起...

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Transformer模型最早在自然语言处理领域任务被使用，并逐渐称为NLP、Speech和CV邻域主流模型，均取得了不错的结果，但是在图领域还没有什么声音。 就在最...

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本文分享一篇多关系知识图谱表示学习汇报 ppt ，介绍近几年及 2020 新出的共七篇处理异质图的模型。欢迎关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，先列出该汇报 pp...

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本文分享一篇知识图谱表示学习汇报 ppt ，将知识图谱表示学习方法粗略分为四大类，涉及将近 30 篇优秀论文，只简单介绍其核心思想，完整汇报 ppt 获取请关注公...

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本文分享2020年相关顶会对于DeepGNN Over-Smoothing的解法，共汇报五篇顶会论文，汇报完整版 ppt 可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复...

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GCNII (ICML 2020) 分享， GCNII汇报ppt版可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复关键词： GCNII 来获得，供学习者使用！ ...

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EvolveGCN (AAAI 2020) 分享 EvolveGCN汇报ppt版可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复关键词： EvolveGCN ...

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CompGCN（ICLR 2020）分享， CompGCN汇报ppt版可通过关注公众号后回复关键词： CompGCN 来获得，供学习者使用！ 背景...

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【机器学习系列】概率图模型第三讲：深入浅出无向图中的条件独立性和因子分解

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，先注意一下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文...

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，先注意一下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文...

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，先注意一下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文...

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 原创不易，转载请告知并注明出处！上一章节中介绍了相对独立假设，齐次马尔科夫假设以及条件独立性...

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 原创不易，转载请告知并注明出处！让我们进入正文。本文将从从概率和图两个角度先来理解一下概率图...

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作者：CHEONG研究方向：自然语言处理与知识图谱 前言：若需获取本文全部的手书版原稿资料，关注公众号回复: 百度面经 即可获取。原创不易，转载请告知并注明出处！ 本文分...