图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。
Spektral工具还发表了论文： 《Graph Neural Networks in TensorFlow and Keras with Spektral》 https://arxiv.org/abs/2006.12138
来源：深度学习与图网络本文约1000字，建议阅读5分钟几何GNN有多强大？关键设计选择如何影响表现力，如何建立最强大的GNN？ Geometric GNN是科学和工程领域空间嵌入图的新兴GNN类别，例如SchNet（用于分子），Tensor Field Networks（用于材料），GemNet（用于电催化剂），MACE（用于分子动力学）和E（n）-等变图卷积网络（用于高分子）。 几何GNN有多强大？关键设计选择如何影响表现力，如何建立最强大的GNN？ 请查看Chaitanya K. Joshi，Cris
作者：ziqianwang 腾讯CSIG设计师 |导语 在为产品/品牌做宣传的时候，海报的设计往往是很重要的一个环节，那么何为有效的海报设计呢？接下来和大家分享一下做有效性海报的设计知识点！ 什么是有效的海报设计？在了解这个之前，我们先来看一看海报的类型分别分为哪几种？ 海报分类 电影 / 综艺海报：海报的一个主要类型，这类型的海报在表达的时，整体画面氛围元素和本身的影视作品是息息相关的，好的电影海报可以充分表达电影的故事感，并且达到刺激观众进行买票购买等行为。 公益海报：社会性思考表达的一个
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋，属于入门的级的Python库。其实，tkinter没有你想象中那么一无是处。
近日，有消息称，苹果早在2017年12月就以2亿丹麦克朗（约3089万美元）的价格，收购了位于哥本哈根的视觉特效初创公司Spektral。Spektral最初开发允许摄影师精细抠图的软件，支持从绿幕中抠出人像，然后再覆盖新的背景。现在，他们通过自己设计的机器学习软件来从移动图像中抠出人像，同时无需绿幕。
在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。
2019年绝对是图机器学习（GML）大火的一年，凡是学术会议，图神经网络的会场总会爆满。
前端 性能优化 可以分为三个level：静态资源优化、接口访问优化、页面渲染速度优化，在操控门槛上依次递增，优化效果上越发没有这么明显，所以很多小团队只会做到了第一个level
PGL图学习之图游走类metapath2vec模型[系列五] 本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009827?contr
PGL图学习之图游走类metapath2vec模型系列五 本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009827?contrib
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工
深度学习和神经网络的兴起为现代社会带来了各种机会和应用，例如对象检测和文本转语音。然而，尽管看似准确性很高，但神经网络（以及几乎所有机器学习模型）实际上都可能受到数据（即对抗性示例）的困扰，而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。实际上，过去的研究表明，只要您知道更改数据的“正确”方法，就可以迫使您的网络在数据上表现不佳，而这些数据在肉眼看来似乎并没有什么不同！这些对数据进行有意操纵以降低模型精度的方法称为对抗性攻击，而攻击与防御之战是机器学习领域中持续流行的研究主题。
使用机器学习技术自动生成图形用户界面（GUI）代码是一个相对较新的研究领域。通常，按照设计编写 GUI 对前端开发者来说是一项耗时又繁琐的工作，因为这使得他们无法投入更多的时间来开发软件的实用功能和逻辑。因此，构建一个将 GUI 原型自动转化为对应编程代码的系统是非常有前景的。
之前看其他大佬的项目，只在意他们通过可视化的数据集，对数据特征挖掘的思路，但没有在意他们做可视化的工具。轮到自己做的时候就发现，wtf！matplotlib可以更难用一点嘛？别人酷炫狂拽，坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的？
由于Numpy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传输给由低级语言编写的外部库,外部库也能以Numpy数组的形式将数据返回给Python
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如：Torch(2011), Theano(2012), DistBelief(2012), PyLearn2 (2013), Caffe(2013), MXNet (2015) 和 TensorFlow(2015) 都能支持重要的研究项目或商业产品。
选自The Next Platform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：侯韵楚、黄小天、李泽南 两年来，我们推出了一系列专为处理神经网络的训练及推理而设计的深度学习结构。我们广泛并购投资或并购，但仅有少部分人看出了要点——收购一年多前推出的 Nervana 系统。 在众多神经网络芯片的初创公司中，Graphcore 凭借处理同一块多核芯片上的训练及推理问题的多核方法而鹤立鸡群。我们在三月份详述了其硬件架构（详情参阅机器之心报道：深度学习芯片公司 Graphcore 初探：颠覆 GPU
人脸识别是用户身份验证的最新趋势。苹果推出的新一代iPhone X使用面部识别技术来验证用户身份。百度也在使“刷脸”的方式允许员工进入办公室。对于很多人来说，这些应用程序有一种魔力。但在这篇文章中，我们的目的是通过教你如何在Python中制作你自己的面部识别系统的简化版本来揭开这个主题的神秘性。 Github库代码：https://github.com/Skuldur/facenet-face-recognition 背景 在讨论实现的细节之前，我想讨论FaceNet的细节，它是我们将在我们的系统中使用的网
3 CLASSIFICATION OF GRAPH NEURAL NETWORKS
本章介绍了本书的两个主要主题：深度学习和 PyTorch。 在这里，您将能够探索深度学习的一些最受欢迎的应用，了解什么是 PyTorch，并使用 PyTorch 构建单层网络，这将是您将学习应用于现实生活的数据问题的起点。 在本章结束时，您将能够使用 PyTorch 的语法来构建神经网络，这在后续章节中将是必不可少的。
【新智元导读】北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征，而非扫描车牌号来精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。研究人员称该项技术也能用于人脸识别和行人检测，能为侦破盗窃车辆等案件提供帮助。 论文：https://arxiv.org/pdf/1708.02386.pdf 据《参考消息》8月30日引西媒报道，北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。该系统不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或
分类：python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取，再用图像识别得到指数前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： 哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福 安装的库很多： 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedr
最近关于顶点分类(vertex classification)的工作提出了深度和分布式的学习模型，以实现高性能和可扩展性。
图神经网络（GNN）是深度学习领域的一个重要模型，已广泛应用于推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、分子分析、数据挖掘和异常检测等现实场景。GNN在从图形数据中学习方面表现出优越的能力，其变体已被广泛应用。
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同，那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
当今，大多数应用程序都需要在某个地方存储数据。对于 Web 应用程序，数据库是关键的“齿轮”。 很多企业和开发者在选择数据库时，会主要考虑的几个因素——一是它的成本，二是托管服务提供商的灵活性和支持力度。 出于多种原因，开源数据库是您的最佳选择。例如，一个开源数据库不会超出你的预算，不会限制你如何使用它。开源工具可以提供强大的功能。更好的是，一些最流行（和受支持）的数据库正是开源的解决方案。 让我们看看几款较为主流的开源数据库，以及几种不同的“风格”。 PART ONE 如何（以及在何处）使用开源数据库 值
前言 tensorflow中文社区对官方文档进行了完整翻译。鉴于官方更新不少内容，而现有的翻译基本上都已过时。故本人对更新后文档进行翻译工作，纰漏之处请大家指正。（如需了解其他方面知识，可参阅以下Tensorflow系列文章）。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。在本教程中，通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNI
网上购物时我们通常会用几个关键词来搜索我们想要的产品，但是在拥有数以百万计的产品和购物者的世界中，将这些不明确的词与合适的产品进行匹配是信息检索中的最大挑战之一。
我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！
许多入职前端的开发者，都是从熟练使用框架进行业务逻辑开发而开始的。说到框架，Vue,React,Angular三大框架都已经圈定了自己的用户群，从粉丝的数量来说，Vue最多，接着是React，最后才是Angular，这样的局面实际上与三个框架本身的优劣并不完全相关。如果你使用过Angular.js1.X版本，就会明白上述三个框架可以统称为第二代前端SPA框架，从历史的角度来看，它们都用自己的方式解决了Angular.js1.X在SPA模型的实现中存在的一些问题；从未来的角度看，它们都是在实现尚未标准化的Web Component标准。如果只以熟练使用API进行业务逻辑开发作为衡量标准，那么了解一个框架和了解以上三个框架没有什么实质性的区别，除非面试官自己就是个水货，否则基本不可能因此就多给你一点薪水。
前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具，本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库，下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
上一篇我们提到了在物理世界很常见的一类变换——几何变换，它们有着特殊的结构，在数学上是一个双射，而且其操作和结果有着一一映射关系，可以用排列来描述。于是我们可以单独拎出这个数学对象来，并抽象其数学部分，反哺物理的同时，形成数学自身的系统。
几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。 在
Python 作为一种功能强大的编程语言又简单易学受到很多开发者的青睐。那么问题来了，Python 的应用领域有哪些呢？
选自arXiv 作者：陈鑫磊等 机器之心编译 参与：张倩、李泽南 人类在看到图像时可以进行合理的推理与预测，而目前的神经网络系统却还难以做到。近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的陈鑫磊（现Facebook 研究科学家）、Abhinav Gupta，谷歌的李佳、李飞飞等人提出了一种新型推理框架，其探索空间和语义关系的推理性能大大超过了普通卷积神经网络。目前该工作已被评为 CVPR 2018 大会 Spotlight 论文。 近年来，我们在图像分类 [ 16 ]、检测 [ 37 ] 或分割 [ 3 ] 等标准识
选自arXiv 作者：陈鑫磊等 机器之心编译 参与：张倩、李泽南 人类在看到图像时可以进行合理的推理与预测，而目前的神经网络系统却还难以做到。近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的陈鑫磊（现 Facbook 研究科学家）、Abhinav Gupta，谷歌的李佳、李飞飞等人提出了一种新型推理框架，其探索空间和语义关系的推理性能大大超过了普通卷积神经网络。目前该工作已被评为 CVPR 2018 大会 Spotlight 论文。 近年来，我们在图像分类 [ 16 ]、检测 [ 37 ] 或分割 [ 3 ] 等标准识
导语: I have a graph, a neuralised graph. 我有一个图，一个神经网络化的图。
翻译 | 林椿眄 编辑 | SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属
目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是像所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术；机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习，对新数据进行预测的过程；神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型；深度学习是机器学习的一个子集，它处理大量的非结构化数据，如人类的语音、文本和图像。因此，这些概念在层次上是相互依存的，人工智能是最广泛的术语，而深度学习是最具体的：
翻译 | 林椿眄 编辑 |SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属性
而 PyTorh 是其中表现非常好的一个，今天我们就来开启 PyTorh 的入门之旅
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：朱朝阳、侯韵楚、李亚洲、黄小天 作为思维锻炼，让我们将神经网络视为大量的图形，把 CPU 视为一个更高级命令处理器
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，本文对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍，并釜附上python代码。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。
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