圖分類（預測圖的標籤）是圖結構資料裡一類重要的問題。它的應用廣泛，可見於生物資訊學、化學資訊學、社交網路分析、城市計算以及網路安全。隨著近來學界對於 圖神經網路 的熱情持續高漲，出現了一批用圖神經網路做圖分類

在Alpha Zero取得圍棋領域的勝利之後，最近的大新聞是： AI又下一城，拿下了重磅即時戰略遊戲星際爭霸。 為什麼我們說這個勝利的重要性不亞於當年的阿法狗？ 這背後的黑科技對我們又有怎樣的影響。 我雖不懂

編者按：人工智慧領域的國際頂級會議AAAI 2019將於1月27日至2月1日在美國夏威夷舉行。根據已經公佈的論文錄取結果，今年的大會錄取率創歷史新低，投稿數量高達7745篇，錄取的數量僅有16%左右。但

我們特別邀請到了 ONES 的創始人&CEO 王穎奇作為特邀訪談者。王穎奇曾參與金山軟體 WPS、金山毒霸等大型軟體的核心開發工作；2011 年創立了正點科技，旗下產品正點鬧鐘、正點日曆在全球使用者過億

本文首先介紹 BERT模型要做什麼，即：模型的 輸入 、 輸出 分別是什麼，以及模型的 預訓練任務 是什麼；然後，分析模型的 內部結構 ，圖解如何將模型的輸入一步步地轉化為模型輸出；最後，我們在多箇中

這一章我們把前兩章介紹的優化方法應用在我們的訓練模型V1上（參考機器學習實戰—MNIST手寫體數字識別 ），看看如何使用簡單的單隱藏層全連線神經網路提高準確率。話不多說直接開幹。

人工神經網路（artificial neural network）是感知器（perceptron）和啟用（activation）函式的集合，網路的隱藏層由多個感知器所組成，隱藏層提供非線性化，將輸入層對映為低維

一、介紹 1.1 文章組織 本文簡要介紹CNN的基本原理，並以句子級情感分類任務為例介紹使用CNN方法進行特徵抽取建模。文章的最後，我們給出Pytorch下CNN的實現程式碼，供讀者參考。

在以“場景賦能·驅動有數”為主題的神策 2018 資料驅動大會現場，神策資料業務諮詢專家徐美玲發表了名為《資料分析之產品應用實踐》的主題演講，以下內容根據現場演講整理所得。 溫馨提示：在文末可下載

目前的AI其實更多就是僅僅用來從歷史資料中學習到一些規律而已，在業務上，更多的只是減少人為介入工作，所以要在業務系統中引入神經網路，其實主要就是在要找到切入點。 簡單來說，可以走訪一線使用者看他們花最多的時

1.CNN使用原理 (1) 相對於圖片畫素，在NLP任務中，將句子和文章作為一個矩陣來輸入給CNN網路，矩陣中的每一行代表一個標記token，通常是一個詞語，但是，也可以是一個字元。也就是說，矩陣中

前言 還記得在2018月3月份火爆reddit的deepfake嗎？將視訊中的頭換成另一個人的頭像，雖然可能有些粗糙和模糊，但是在解析度不要求很高的情況下可以達到以假亂真的效果。 舉個栗子，如下圖中將希

投中網（https://www.chinaventure.com.cn） 編者按：近一年來，咖啡市場頗不寧靜。 瑞幸咖啡這位“攪局者”，打著新零售專業咖啡運營商的旗子，正以出道僅一年，開店超20

什麼是神經網路？(What is a Neural Network) 我們常常用深度學習這個術語來指訓練神經網路的過程。有時它指的是特別大規模的神經網路訓練。那麼神經網路究竟是什麼呢？在

為什麼深度學習會興起？(Why is Deep Learning taking off?) 本節視訊主要講了推動深度學習變得如此熱門的主要因素。包括 資料規模 、 計算量及演算法的創新 。(3個重點概念！