图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具...
DeepMind官方博客在一篇文章“Fast reinforcement learning through the composition of behaviours”中，针对强化学习中的“从头学习”问题给予了解决方案。文章中表示，人类处理一些新任务时候，例如做菜，往往能够利用之...
GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 来源：THU
今天给大家介绍密歇根大学的Lana X. Garmire教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “DeepImpute: an accurate, fast, and scalable deep neural network method to impute single-cell RNA-seq da......
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。...
大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。例如，在使用的随机森林分类器中， class_weights 我们可以使用字典为少数派类别指定更高的权重。...
Andrew这次演讲的主题是「Bridging AI's Proof-of-Concept to Production Gap」，即「将人工智能的概念验证与生产差距连接起来」，提出了人工智能部署面临的三个调整和解决的方案，并解答了一些问题。...
图形学是一门综合学科，涉及的基础学科内容繁多，多用于跨领域的工程应用，比如传统的图像处理、游戏引擎，现在比较热门的图像分割、人脸识别、无人驾驶、AR/VR、三维重建、医学影像等等，未来随着图形硬件、网络带宽的进步，前...
数据集所需的特定数据准备工作取决于数据的具体情况，比如变量类型，以及数据建模算法对数据的期望或要求。
孙一洲，加州大学洛杉矶分校计算机科学副教授；亚马逊学者；2023年知识发现与数据挖掘会议总主席
