WikiNet — CS224W 课程项目的循环图神经网络实践

t 检验的 3 种常用方法及在 Python 中使用样例

本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。

5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结

TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa

使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程

这是一篇在2020年发表在ICLR的论文，论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程，文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化

深入了解 TabNet ：架构详解和分类代码实现

Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequential attention mechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder框架实现了自监督学习。

论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能

22年1月的新论文提出了基于边缘动态系统的神经网络选择的新视角

5分钟 NLP系列 — SentenceTransformers 库介绍

Less is More：半监督学习让标记数据不再那么重要

特殊图像的色彩特征工程：非自然图像的颜色编码

在本文中，我们将探讨特征工程的不同方式（将原始颜色值进行展开）如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。

知识图普嵌入技术的极简教程：KGE以及如何计算它们

多分类任务的混淆矩阵

今天我将讨论如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。

2022 年 1 月推荐阅读的四篇深度学习论文

自举元学习到深度学习的时间序列预测，外推与泛化之间的关系与 Ridge Rider 探索多样化最优

使用 LSTM 进行多变量时间序列预测的保姆级教程

使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。

为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化

批大小是机器学习中重要的超参数之一。这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。

Transformer 架构逐层功能介绍和详细解释

2021年必读的10 个计算机视觉论文总结

2021 年排名前 10 的计算机视觉论文，包括视频演示、文章、代码和论文参考。

Kaggle Tabular Playground Series - Jan 2022 的baseline和日期特征处理

Pokémon AI，使用DALL-E生成神奇宝贝图鉴

还记得我们上次分享的使用DALL-E生成神奇宝贝的文章吗，这次Reddit的网友又给出了效果更好的版本。

数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。

Matplotlib进行数据可视化的快速上手指南

Python 有许多可视化库用于制作静态或动态图。在本教程中，我将尽力帮助你理解 matplotlib 逻辑。