来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构，提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。机器学习方法已经广泛应用于药物发现领域，使得更强大和高效的模型成为可能。在深度...

每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。...

明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI现在，让机械狗自己打滚一个小时，它就能学会走路了！步态看着相当有模有样：还能扛住大棍子的一通狂怼：就算是摔了个四仰八叉，翻个身自己又站起来了：如此看来，训机械狗和普通训狗真是要没...

来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式，旨在不依赖标签信息的条件下，从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。©作者 | Yuki研究方向 | 推荐系统，图神经网络论文题目：To...

想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特...

很多次小伙伴问到学习方法，我也很想写这样的一篇文章来跟大家讨论下关于学习方法这件事情。

Self-supervised Learning of Depth Inference for Multi-view Stereo (CVPR2021)

机器之心专栏作者：陈督兵来自南京理工大学和牛津大学的研究者提出了一个即插即用的分类器模块，只需修改一行代码就能大幅提升生成型零样本学习方法的效果，减少了分类器对于生成伪样本质量的依赖。零样本学习（Zero-Shot Le...

文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主...

文本分类的方法属于有监督的学习方法，分类过程包括文本预处理、特征抽取、降维、分类和模型评价。本文首先研究了文本分类的背景，中文分词算法。然后是对各种各样的特征抽取进行研究，包括词项频率-逆文档频率和word2vec，...