异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构和语义（例如，节点/图分类、节点聚类、链接预测）
异质图神经网络-李新帅-1原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/09/26/%e5%bc%82%e8%b4%a8%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c/
自步学习（Self-paced Learning）是一种先学习简单样本，后学习复杂样本的迭代算法。它具有很好的健壮性，主要被应用于图…
模式是一种可复用的解决方案，可用于解决软件设计中遇到的常见问题。本次报告带大家了解web开发中部分设计模式思想以及应用实例 ，以及了解消息中间件（异步、解耦、削峰）的简单使用。
近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…
目前音频处理领域各种系统的参数优化研究，通常把系统的各个层次（一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等）割裂开来进行相互独立的参数寻优，再将独立寻优结果进行简单组合，构成系统的参…
魏超2014.11.2
物联网技术和人工智能的快速发展，含时间、空间特性的数据指数增长。如何进行多源异构时空数据本身特性出发，和机器学习深度学习技术深入融合，实现数据实现知识发现和信息挖掘，服务于城市发展…
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ，在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角，并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数，达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据…
