开个坑，打算收罗一波自己看过的自然语言处理经典论文(Natural Language Process, 简称NLP)。这几年来，NLP领域呈爆炸式增长，论文数量猛涨，其中鱼龙...
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【NLP Papers】自然语言处理经典论文 - 更新中
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time = -1 大概是取最后面的那一次fast parameter update？time=0是取初始parameter
Higher Library
Higher是FAIR开源的一个元学习框架，主要针对gradient-based meta-learning。在gradient-based meta-learning算法中...
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论文阅读“Multi-view graph embedding clustering network"Xia W, Wang S, Yang M, et al. Multi-view graph embedding clustering network: Joint self...
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numpy partition argpartition
平时用惯了全排序np.sort，复杂度在到之间。如果待排序的数组特别大的话，时间开销不小。但通常特别大的数组排序不需要进行全排，可能仅仅需要取Top K。此时就可以使用部分排...
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Pytorch Geometric中的图神经网络GAT是如何实现的？
最近在使用Pytorch Geometric, 这个包收集了最新的图神经网络的Pytorch实现。这篇文章想研究下它是怎么实现GAT（Graph Attention Netw...
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Pytorch Lightning系列 如何使用ModelCheckpoint
在训练机器学习模型时，经常需要缓存模型。ModelCheckpoint是Pytorch Lightning中的一个Callback，它就是用于模型缓存的。它会监视某个指标，每...
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摊牌了，“简村”着实让人担忧
本来不想吐槽简书，但是见了很多简友被锁文（包括我），我觉得有点不吐不快的感觉，就像“有句话不知当不当说”那样，反正最后还是要说。 今天我想问的就是：简书能说啥？除了风花雪月、...
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Python 多进程库 multiprocessing
cpu_count Pickle 将任务分发到多个进程时，进程之间不共享内存，需要序列化object来传递消息（使用pickle） Process 所有进程都放在内存中，FI...
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图匹配问题系列（六）子图同构
子图同构问题（Subgraph Isomorphism Problem） 1） 给定一个待查询多重图 , 其中是顶点集合，是边集合，注意每个顶点对之间可能存在多重边，是边类型...
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图匹配问题系列（五）图上的频繁集挖掘
频繁模式挖掘（Frequent Pattern Mining ）最早在挖掘关联规则时被提出，后来被拓展用于挖掘频繁子序列和子结构。在图上的频繁集挖掘即为频繁子图挖掘。图匹配的...
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图匹配问题系列（四）图同构与图同态
在研究图匹配问题中，我们经常会碰见图同构的概念。这篇文章就来看看图同构是什么。 考虑两张图，图同构是指存在一个双射，它满足1）映射后的顶点的标签和映射之前的顶点的标签一致，2...
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图匹配问题系列（三）判断“相等性”
图匹配问题分为两类：精确匹配与近似匹配。我们先考虑精确图匹配问题。 比起图匹配，字符串、特征向量等的匹配相对更简单 —— 更容易判断找到的“模式”是否“相等”。这是由于它们的...
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UMAP的初步了解及与t-SNE的比较降维是机器学习中的可视化和理解高维数据的强大工具。t-SNE是最广泛使用的可视化技术之一，但其性能在大型数据集中会受到影响。 UMAP是McInnes等人的一项新技术。与t-...
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HackMD 幻灯片制作HackMD是我非常喜欢的一个Markdown在线编辑器，可以同步到Github，写文档，作会议记录，画画甘特图，甚至还可以制作幻灯片。 HackMD的幻灯片是基于revea...
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Pandas 如何从多级字典中构造DataFrame
假设我们有一个嵌套的字典或者说多级字典 第一级是研究对象，比如ID 第二级是研究方法，比如Method 第三级是研究属性，比如Attr该如何把这样的嵌套字典变成DataFra...
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图匹配问题系列（二）多重图
在前面的文章[https://www.jianshu.com/p/cb64be3913f4]里，我介绍了图匹配问题的定义。这一篇文章，我们继续探讨图匹配问题。 图匹配问题的目...
