表征
改进分子表征学习，清华团队提出知识引导的图 Transformer 预训练框架
编辑 | 紫罗学习有效的分子特征表征以促进分子特性预测，对于药物发现具有重要意义。最近，人们通过自监督学习技术预训练图神经网络（GNN）以克服分子特性预测中数据稀缺的挑战。然而，当前基于自监督学习的方法存在两个主要障碍：缺乏明确的自监督学习策略和 GNN 的能力有限。近日，来自清华大学、西湖大学和之江实验室的研究团队，提出了知识引导的图 Transformer 预训练（Knowledge-guided Pre-training of Graph Transformer，KPGT），这是一种自监督学习框架，通过显著增
Creator 面对面 | 自监督学习范式未来能够在强化学习中发挥关键的作用
我们都知道自监督学习在 CV 和 NLP 领域都有比较广泛的应用，比如大模型 BERT、GPT-3 等训练，其实最核心的技术就是基于自监督学习的技术。
那么在 CV 和 NLP 领域都取得成功的自监督学习，是否可以被借鉴或是利用到强化学习领域呢？
服务量化投资，基于知识图谱的事件表征框架研究入选SIGIR
瞰点科技和上海交大的研究团队提出了一种服务于量化投资的基于知识图谱的事件表征框架，称为 Knowledge Graph-based Event Embedding Framework（KGEEF）。通过在真实股票市场上进行的大规模实验表明，本文提出的方法显著有助于量化投资的策略提升。
《语音识别基础：（一）语音是什么》
从最起初的一声巨响，到梵音天籁，到耳旁的窃窃私语，到妈妈喊我回家吃饭，总离不开声音。声音是这个世界存在并运动着的证据。
- 1