选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优...

机器之心专栏 作者：刘方鑫，赵文博，蒋力 脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）被誉为第三代的神经网络，以其丰富的时空领域的神经动力学特性、多样的编码机制、事件驱动的优势引起了学者的关注。由于生物合理性与任务...

今天给大家介绍的是俄亥俄州立马勤教授在nature reviews molecular cell biology发表的文章《Deep learning shapes single-cell data analysis》。作者在此篇综述文章中主要提到了深度学习模型对于单细胞测序领域具...

Directed Graph Contrastive Learning论文摘要：

随着Deep learning领域的不断发展，我们面对的问题也越发的复杂，也需要考虑高度结构化的输出空间，本文总共分为了六个部分，整理了近年多标签学习在各大会议的工作，对多标签学习的发展领域和方向提供了一些思考。...

深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习，我们需要探索基于能量的学习（energy-based learning）。这个方向在 AI 领域里已经存在几十年了，生物学家约翰 ...

最近翻译了吴恩达《机器学习》课程的配套题库。课程系列本身多有名多经典我就不赘述啦~

本篇博文主要比较目前常用的Sentence Embedding方法，包括双塔模型SBERT，对比学习SimCSE、ConSERT、ESimCSE，这里谈谈论文里的细节，以及本人在中文语料（Chinese-SNLI、Chinese-STS-B）复现后的结果。...

今天给大家解读一篇NIPS2021中GNN与对比学习结合的论文，后面会持续更新NIPS2021中关于对比学习（Contrastive Learning）论文的解读，欢迎大家关注。

如果人工智能比作一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。