• 针对复杂问题的知识图谱问答KBQA最新进展调研

    2 查询生成过程 ??微软的论文[5]在此基础上,扩展了约束类型和算子,新增了类型约束、显式和隐式时间约束,更加系统地提出利用Multiple Constraint Query Graph(MultiCG)来解决复杂问题方法,同时也针对...
    文章 2020-10-14 2287浏览量
  • 纯干货:大数据挖掘方法及案例介绍(以后不会再被忽悠...

    常见的误区:很多人以为不需要事先确定问题和目标,只要对数据使用数据挖掘技术,然后再对分析挖掘后的结果进行寻找和解释,自然会找到一些以前我们不知道的,有用的规律和知识。数据挖掘建模步骤2-数据理解 数据...
    文章 2016-05-05 5570浏览量
  • 深度学习在图像取证领域中的进展

    比如对于常见的双重JPEG压缩取证,需要解决问题是区分一幅图像是经历过一次JPEG压缩之后的图像,还是经历过两次JPEG压缩之后的图像。在两次压缩使用的压缩因子(压缩因子小于等于90)一致的前提条件下,内容相同的...
    文章 2017-08-01 1360浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    目前神经网络中常见的第一类Normalization方法包括Batch Normalization/Layer Normalization/Instance Normalization和Group Normalization,BN最早由Google研究人员于2015年提出,后面几个算法算是BN的改进版本。...
    文章 2019-08-27 656浏览量
  • EMNLP最佳长论文作者独家解读:别让机器学习放大性别...

    这些任务通常依赖于大量的数据集、结构化的预测方法以及深度学习提取图片语言中的丰富信息并以此解决这类问题。其中结构化的预测方法允许机器学习模型用标注之间的关系来提升预测的准确度。例如视觉语义角色标注...
    文章 2017-10-24 683浏览量
  • 专访|蚂蚁金服 MISA:比用户更懂自己的自然语言客服...

    第二,问题的相似度计算在其他场景下也有广泛的应用,例如,在「挖掘用户常见问题」任务里,就要对用户问句进行聚类,将每一类常见问题归为一类。聚类的基础就是计算每两个问句之间的相似度。还有许多其他类似的应用...
    文章 2018-05-11 2791浏览量
  • 《R语言数据分析》——导读

    第8章探讨有关原始数据集的另一个常见问题。大多数时候,数据科学家需要处理脏数据,包括去掉错误数据、孤立点以及其他不正确的值,同时又要将缺失值带来的影响降到最低。第9章介绍如何从大数据中进行特征提取,假设...
    文章 2017-05-02 1969浏览量
  • 论文|蚂蚁金服亮相数据挖掘顶会KDD 2018,这些你不可...

    能够解决联通大小计算问题,最关键一步就是迭代 多次(设为 次)。通过这个迭代,GNN可以传播 跳以内节点的信息(在上面的栗子里面是为了计算节点之间传播 次是否可达)。而这也是神经网络计算的关键所在。下面...
    文章 2018-08-22 3576浏览量
  • 港科大KDD 2017录用论文作者详解:基于异构信息网络元...

    在实验中,我们和一些常见方法相比,包括基于矩阵分解和基于HIN的方法。具体结果如下: 上中,RegSVD 和 FMR 是基于矩阵分解的方法,HeteRec[5]和 SemRec[6]分别是 WSDM14 和 CIKM15 上的两篇论文,在 HIN 上...
    文章 2017-10-24 2694浏览量
  • 如何为智能投顾打造对话系统?这有一份指南可供参考

    所以把问题大致拆分成三个方向,首先需要解决散户信息不对称的问题,而解决这个问题一定需要知识图谱做支撑。其次是做舆情挖掘,因为散户在市场上占主导,而且散户是有舆情驱动的因素在里面的,所以如果我们能预测...
    文章 2018-01-08 851浏览量
  • 硬盘修复

    如果你遇到了这些问题,你会采用什么样的方法解决呢?本文以及B5版的文章或许可以给你一些有用的建议。硬盘有坏道的表现 硬盘使用久了就可能出现各种各样的问题,而硬盘“坏道”便是这其中最常见问题。硬盘出现坏...
    文章 2017-11-12 929浏览量
  • KDD 2017 参会报告

    作者分别通过引入meta-graph概念以及采用MF(矩阵分解)+FM(因子分解机)方法尝试解决了这两个问题,文中在亚马逊(类淘宝)和Yelp(类点评)两个数据集上做了实验,与传统的异构信息网络算法FM算法做了比较,...
    文章 2017-09-13 7153浏览量
  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目时,不要局限于增量性改进,去做一款适销对路的产品,或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。2.调试深度网络(DN)非常棘手 ...
    文章 2018-05-14 6238浏览量
  • 数据实践之美:34位大数据专家的方法、技术与思想.NO....

    normalization),也叫标准差标准化,是最常见的标准化方法,也是SPSS中最为常用的标准化方法,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: 其中为所有样本数据的均值,为所有样本数据的...
    文章 2017-05-02 2574浏览量
  • 5、spss做加权最小二乘回归岭回归

    上一节我们讲到一般多元线性回归的操作方法。本节要介绍的是多元线性回归的其他几...解决多重共线性的常见方法可以告一段落了。在非线性回归,分类回归之后我们介绍因子分析时将会旧话重提,再次讨论多重共线性的问题
    文章 2015-04-15 1990浏览量
  • 前端代码是怎样智能生成的-字段绑定篇

    即当模型的层次加深时,错误率却提高了,这是由于深度加深导致的优化变的苦难的问题,残差网络通过短路连接,在网络向后传播梯度的时候,永远不会出现梯度消失的情况,很好的解决了网络过深带来的问题。Tensorflow ...
    文章 2020-02-04 341浏览量
  • 合规安全大考核:移动应用安全策略全盘点

    整体流程如下所示:结语随着移动应用的迅猛发展,用户对于移动应用涉及到的隐私问题、安全问题日益关注。移动应用涵盖用户大量个人数据,一旦发生泄漏可能对个人、社会造成重大影响,同时对移动应用产业长远的发展...
    文章 2021-09-06 83浏览量
  • 99%的面试官都会问到的Java面试题

    真正快速定位和解决具体问题,还是需要对JVM和GC知识的掌握,以及实际调优经验的总结,有的时候甚至是源自经验积累的直觉判断。面试官可能会继续问项目中遇到的真实问题,如果你能清楚、简要地介绍其上下文,然后将...
    文章 2018-09-25 1633浏览量
  • 如何更高效地压缩时序数据?基于深度强化学习的探索

    从这个意义上来说,强化学习是更符合或更全面普遍的一种处理现实世界问题的过程和方法,所以有个说法是:如果深度学习慢慢地会像 C/Python/Java 那样成为解决具体问题的一个基础工具的话,那么强化学习是深度学习的...
    文章 2020-06-04 437浏览量
  • 应用运维智能化的关键技术——《应用智能运维实践...

    当前能够匹配企业应用运维场景、可以用来解决实际运维问题的技术有面向海量实时指标数据的异常检测、发现异常后的关联根源问题定位、风险处理方案决策支持预防性维护的探伤检测等。4.1?异常检测&xff1a;筛选时间...
    文章 2021-07-06 407浏览量
  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之三...

    本章将摒弃理论和方法说教,直接介绍预处理本身可能遇到的问题及应对方法。3.1 数据清洗:缺失值、异常值和重复值的处理 在数据清洗过程中,主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗,是对数据集通过丢弃、...
    文章 2019-11-08 1500浏览量
  • React 作者关于 Hooks 的深度 issue,值得你阅读

    因此就算是单独解决 Hooks 问题,将循环体拆分为单独的组件仍然是最佳实践-这也解决了 Hooks 的循环问题。也就是说,Hooks 的最初实现可以创建一个用作编译器目标的键控嵌套作用域。它们确实创建了一种以嵌套方式...
    文章 2019-08-05 644浏览量
  • 8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率

    降低数据集维度还有许多方法:如因子分析、低方差、高相关、前向后向变量选择其他。5.使用多种算法 使用正确的机器学习算法是获得更高准确率的理想方法。但是说起来容易做起来难。这种直觉来自于经验和不断尝试。...
    文章 2016-02-10 556浏览量
  • 8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率

    降低数据集维度还有许多方法:如因子分析、低方差、高相关、前向后向变量选择其他。5.使用多种算法 使用正确的机器学习算法是获得更高准确率的理想方法。但是说起来容易做起来难。这种直觉来自于经验和不断尝试。...
    文章 2017-10-11 835浏览量
  • 分辨真假数据科学家的20个问题及回答

    阐述你会用PCA来解决何种问题,以及这种方法的局限性。假如你拥有一家客户呼叫服务中心的来电时长数据,你打算如何编码并分析这些数据?描述一个这些电话时长数据可能呈现的分布场景,你将如何验证(最好是能图形化...
    文章 2017-05-31 1624浏览量
  • 带你读《R数据科学实战:工具详解与案例分析》之一:...

    指定分隔符参数可以解决这个问题。将t(tab在R中的表达方式)指定给sep参数后再次运行read.csv读取以Tab分隔的csv文件,代码如下: 根据实际情况不同,字符型数据有时会是因子,有时不会。如果使用read.csv默认的...
    文章 2019-11-13 684浏览量
  • 钢铁行业解决方案

    本方案主要通过搭建一套软硬件结合的工业视觉检测系统,实现对板坯、方坯矩形坯的表面缺陷进行检测,为用户的铸坯质量管理提供全套的自 动化管理方法。系统能够对连铸坯的擦伤,划伤,压痕,开口,裂纹,表 面夹渣...
    文章 2021-03-09 237浏览量
  • Deepmind AMA:关于最强ALphaGo如何炼成的真心话,都...

    但最终我们取得了成功,从AlphaGo本身解决了这个问题,更多地依靠强化学习的力量来获得更高质量的解决方案。围棋爱好者的问题 Q:1846年,在十四世本因坊迹目秀策与十一世井上幻庵因硕的一盘对局中,秀策下的第127手...
    文章 2017-10-24 748浏览量
  • 【2018展望Top10】GAN应用落地,NLP急需突破

    过去的一年在如何增加GAN训练的稳定性及解决模型崩塌方面有了可喜的进展。GAN本质上是通过生成器和判别器进行对抗训练,逼迫生成器在不知晓某个数据集合真实分布Pdata的情形下,通过不断调整生成数据的分布Pθ去拟合...
    文章 2018-01-08 5221浏览量
  • 计算机视觉领域最全汇总(第2部分)

    解决问题的方案是训练一个神经网络来直接生成风格迁移的图像。一旦训练结束,进行风格迁移只需前馈网络一次,十分高效。在训练时,将生成图像、原始图像、风格图像三者前馈一固定网络以提取不同层特征用于计算损失...
    文章 2018-08-29 2250浏览量
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