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图神经网络
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图神经网络
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2023-11-01 14:04
华中科技大学 数据挖掘
工程博0,导师是大组,主要研究方向有这些对抗机器学习、图机器学习、基于学习的组合优化、CV(网络结构、小样本、自监督)、A4Sci有点纠结选哪个方向,希望有ai大佬指点迷津个人的一些想法cv貌似非常的卷,有被最近那个CV劝退视频震撼到,不过视频面对的对象是硕士,不知道我这个工程博能否入坑:nlp方向,大语言模型概念比较火,如果入坑应该就是选LLM了,有点担心计算资源和效率的问题,不知道搞不搞得动图ml方向是导师让我先看的方向,初步入门但是GNN的概念貌似几年前比较火,不知道以后有没有前途,担心太小众组合优化是导师自己做的比较牛的方向,但是感觉有一些些理论了,大概是NP难问题的实际求解,还没具体了解个人是想走算法岗的道路,希望能早点定个研究方向,专精一下,求助 #工程博士# #研0# #研究生# #人工智能# #算法# #CV# #NLP# #图神经网络# #组合优化# #研究方向#
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2022-09-05 13:43
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东南大学 算法工程师
GNN:算法岗GNN高频知识点整理
同构 GNN 知识点整理 Transductive & Inductive 按照不同应用场景,可以进一步从Transductive和Inductive两个角度对 GNN 模型的学习能力进行评估。 Transductive:推理式学习,指从结构固定的图中学习节点表征的能力,相关的场景/问题有 节点分类、图分类 等; Inductive:归纳式学习,指从结构不固定的图中学习节点表征,并将其推广到新加入的节点的能力,相关的场景/问题有 推荐系统的用户冷启动问题、蛋白质结构与性质预测 等。 相比之下,Inductive的学习是更难、更具有挑战性的,同时也有着广的实际应用场景。 Spe...
从0开始的算法工程师
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2020-05-09 16:42
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门头沟学院 算法工程师
大规模图上用Deepwalk,Node2vec会出现什么问题
想请教一下各位,在大规模图上使用Deepwalk,Node2vec会出现什么问题? 是计算复杂度太高吗? 这个问题是在一个大佬的面经中看到的,原贴为:https://www.nowcoder.com/discuss/422313?type=all&order=time&pos=&page=1&channel=&source_id=1
最贵的还是溜肥肠:
蹲一个解答
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