漫谈Word2vec之skip-gram模型 数据科学 • 2个月前 (01-12) word2vec是Google研究团队的成果之一,它作为一种主流的获取分布式词向量的工具,在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。达观数据的文本挖掘业务有... 阅读 51 次 评论 0 条
word2vec原理详细解析 数据科学 • 2个月前 (01-10) word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2ve... 阅读 75 次 评论 0 条
node2vec源码解读 数据科学 • 2个月前 (01-02) 给出paper连接与源代码: http://delivery.acm.org/10.1145/2940000/2939754/p855-grover.pdf?i... 阅读 56 次 评论 0 条
Alias Method离散分布随机取样 数据科学 • 2个月前 (01-01) 在图的随机游走中,有一块需要随机取样, 比如当前到达v节点,那么下一次随机会到达哪个节点。这种问题其实就是离散分布的随机变量的取样问题。 查了一些资料, 发现A... 阅读 59 次 评论 0 条
python采用Basemap绘制中国地图 数据科学 • 4个月前 (11-06) 代码如下: 1764436360603ac890bc519_000022 效果如下: Pyproj和BaseMap下载地址:https://www.lfd.uc... 阅读 243 次 评论 0 条
梯度、散度与旋度 数据科学 • 5个月前 (10-12) 本篇将介绍基于矢量运算所得到的三个重要物理概念:梯度(Gradient)、散度(Divergence)和旋度(Curl)。关于矢量的基本运算见前文: 1. 哈密... 阅读 192 次 评论 0 条
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network(谱域GCN)的理解和详细推导 数据科学 • 5个月前 (10-12) 文章目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域... 阅读 260 次 评论 0 条
“卷积”其实没那么难以理解 数据科学 • 5个月前 (10-11) 傅里叶变换、拉普拉斯变换、自(互)相关及卷积是线性系统分析里面最重要的四个数学工具,可以毫不夸张的说,自动控制、信号处理等课程几乎所有内容都是这几个公式组合排列... 阅读 168 次 评论 0 条
如何通俗地理解卷积? 数据科学 • 5个月前 (10-10) 从数学上讲,卷积就是一种运算。 某种运算,能被定义出来,至少有以下特征: 首先是抽象的、符号化的 其次,在生活、科研中,有着广泛的作用 比如加法: [latex... 阅读 190 次 评论 0 条
图神经网络 GNN GAT & GCN(一) 数据科学 • 5个月前 (10-08) 作者: 龚俊民(昵称: 除夕) 学校: 新南威尔士大学 方向: 自然语言处理和可解释学习 知乎: https://www.zhihu.com/people/go... 阅读 209 次 评论 0 条