目录 概 主要内容 模型 ELBO 关于 Yang M., Liu F., Chen Z., Shen X., Hao J. and Wang J. CausalVAE: disentangled representation learning via neural structural causal models. arXiv preprint arXiv:2004.086975, 2020. 概 隐变量的因果表示. 主要内容 我们通常希望隐变量\(z\)能够表示一些特别的特征, 通过改变\(…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

Self-Supervised Representation Learning 2019-11-11 21:12:14  This blog is copied from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/11/10/self-supervised-learning.html Self-Supervised Representation Learning Nov 10, 2019 by Lilian Weng representation-le…

Predictive learning vs. representation learning  预测学习 与 表示学习 When you take a machine learning class, there's a good chance it's divided into a unit on supervised learning and a unit on unsupervised learning. We certainly care about this distinction f…

翻译 Improved Word Representation Learning with Sememes 题目 Improved Word Representation Learning with Sememes 融合义原知识的词汇表示学习 摘要 Abstract Sememes are minimum semantic units of word meanings, and the meaning of each word sense is typically composed by sev…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17  21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

this blog from: https://opendatascience.com/blog/notes-on-representation-learning-1/   Notes on Representation Learning By Zac Kriegman, Senior Data Scientist in the Thomson Reuters Data Innovation Lab | 02/07/2017 Tags: Deep Learning , Neural Networ…

网络表示学习相关资料 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行中. 清华大学计算机系的一个学习组 新浪微博@涂存超 整理的论文列表:https://github.com/thunlp/NRLpapers,并一直持续更新着,里面详细的列举了最近几年有关网络表示学习(networ…

Machine Learning:Neural Network---Representation 1.Non-Linear Classification 假设还採取简单的线性分类手段.那么会面临着过拟合以及效率低下的问题(如图所看到的),然而neural network则能够非常好的解决非线性分类问题. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY3N0b3Bjb2Rlcg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0J…