摘要: 随着认知智能走进了人们的视野，知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上，自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议，无疑能够很好地呈现该领域的研究风 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线

全网最全开源数据集 | 资源文章发布于公众号【数智物语】来源：机器之心近期，skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集，现将其整理如下：01最近新增数据集1. 开源生物识别数据。地址：http://openbiometrics.org/2. Google Audioset：扩展了 632 个音频分类样本，并从 YouTube 视频中提取

在开始学习之前推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录1.0 初始化概念2.0 初始化原则2.1 一些基础的储备知识2.2 参数初始化的几个基本条件2.3 全0初始化的可行性2.4 Glorlt 条件2.5 关于方

水下鱼类物种识别(得分99.89)1、数据预处理①查看图片数据，观察发现这些鱼类图片分辨率大多数都是很小的，我们可以从小分辨率开始逐步增大图像分辨率，通常可以从128开始②自定义数据集划分，可以将训练集和验证集划分为8:2或者9:1，特别是数据量少时我们需要尽可能将训练集设置大一点③数据增强：训练集数据增强使用AutoML的RandAugment可以防止过拟合，并且通常会比自己手工试数据增强效果好

人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。1、读取数据文件　　回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的，首先就要从数据文件读取数据。　　数据文件的格式很多，最常用的是 .csv，.

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摘要:最早的GNN主要解决的还是如分子结构分类等严格意义上的图论问题。但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text)，许多常见场景也都可以转换成图(Graph)，然后就能使用图神经网络技术来建模。2009 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持G

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简单的符号表达式能够有效地建模世界。符号模型紧凑，具备可解释性和良好的泛化能力，但很难处理高维机器学习问题；深度模型擅长在高维空间中学习，但泛化性和可解释性却很差。那么有没有什么办法可以取二者之所长呢？这项研究做到了。选自arXiv，作者：Miles Cranmer等，机器之心编译，参与：杜伟、小舟、魔王。如何将深度模型转换为符号方程？来自普林斯顿、DeepMind 等机构的研究人员提出了一种解决

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