近日，软件学院、国际信息与软件学院科研团队在大模型量化、图神经网络等领域取得重要进展。两项成果被数据挖掘国际顶级会议——知识发现与数据挖掘会议（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，简称KDD）录用。同时，关于图神经网络领域的成果荣获2024年度“中国计算机学会自然科学二等奖”。SEPTQ...
上海交通大学计算机系教授严骏驰、耶鲁大学计算机科学系的助理教授应智韬、中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳、加州理工学院博士后胡子牛几位老师,深入探讨了图神经网络、组合优化、基础模型与AI4Science领域的这些前沿问题。
ReaRev模型的核心输入包含两个部分:(1)查询语句和(2)从大规模知识图谱中提取的与查询相关的子图。为实现输入的生成和预处理,ReaRev整合了多种方法:采用RelBERT等预训练语言模型进行查询编码;应用He等(2021)的方法从大规模知识图谱中识别与目标查询相关的子图;对于CWQ数据集的查询(详细说明见后文),采用Talmor等(20...
| 图神经网络(GNN)正成为AI领域的研究热点,尤其在处理复杂图结构数据方面展现出巨大潜力。若想在这一领域取得突破,以下三个研究方向值得关注:1. 结合大型模型:将大型模型如BERT或GPT与GNN结合,以增强模型对图结构数据的理解,尤其在处理大规模图数据时。2. Graph Transformer:将Transformer的成功经验扩展到图数据上,...
此外,在我们的框架中,通过一种新颖的双重多级图神经网络(DMGNN)提取不同层次的局部和全局显著多模态特征交互信息。我们在阿尔茨海默病神经影像计划(ADNI)数据集上对所提出的方法进行了广泛验证,实验结果表明,我们的方法始终优于其他最先进的多模态融合方法。代码已在GitHub网站上公开提供。
神思电子：取得一种结合语言模型与图神经网络的关系抽取方法发明专利，应用于能源行业语言大模型 来源：金融界网站 转自：金融界 本文源自:金融界AI电报 金融界3月19日消息，有投资者在互动平台向神思电子提问：据媒体报道，贵公司取得专利 一种结合语言模型与图神经网络的关系抽取方法发明专利 ZL 2023 1 1542253.7...
神思电子董秘:感谢您的关注!“一种结合语言模型与图神经网络的关系抽取方法”主要应用于能源行业语言大模型,能够提高知识抽取的效率并增加其精确度,促进构建能源领域的知识图谱。上述专利相关情况公司已披露于巨潮资讯网,请您查阅。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成,与本站立场无关。证券之星力求但不保证...
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深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）已经成为图像识别、目标检测和语义分割等领域的标准模型。然而，DCNN模型通常需要大量的计算资源和存储空间，对于应用于移动设备和边缘计算等场景来说，其高昂的计算和存储成本限制了其应用范围。因此，如何压缩和加速DCNN模型成为了当前研究的热点之一。本文将介绍...