暂无评论
文档包含几篇网络表示学习的论文，对网络表示学习进行了很好的总结，阐述了网络表示学习的发展历程以及未来研究下方向，对网络表示学习的算法知识进行了很好的总结。
表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中,我们研究和回顾了表示学习的问题,并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见
综述的写作方法及技巧。如何查找相关文献。阅读论文的方法。参考文献的选取标准。
多智能体强化学习市面上相关的资料确实少，很经典的一本书
辞九迎零，我们迎来2020，到下一个十年。在2019年机器学习领域继续快速发展，元学习、迁移学习、小样本学习、深度学习理论等取得很多进展。在此，专知小编整理这一年这些研究热点主题的综述进展，共十篇，了
“#为适应动态系统的深度强化学习”
机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用,其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系,对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的
少样本学习(FSL)在机器学习领域具有重要意义和挑战性。成功地从很少的样本中学习和归纳的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的界限,因为人类可以很容易地从一个或几个例子中建立他们对新颖性的认知,而机
异构网络表示学习HeterogeneousNetworkRepresentationLearning是当前自数据挖掘以及其他应用的研究热点，在众多任务中具有重要的应用。近日，UIUC韩家炜等学者发布了
近年来,人们对学习图结构数据表示的兴趣大增。基于标记数据的可用性,图表示学习方法一般分为三大类。第一种是网络嵌入(如浅层图嵌入或图自动编码器),它侧重于学习关系结构的无监督表示。第二种是图正则化神经网
暂无评论