图半监督节点分类之二——基于条件随机场 本文关注于采用半监督图编码方法来对图中节点分类，根据上文的介绍，半监督图编码方法有两个过程：节点特征编码和节点分类。本文介绍基于条件随机场的图卷积网络（Graph Convolutional Network with Conditional Random Field, GCN-CRF）模型，关注于优化节点分类过程。GCN-CRF通过在softmax层前添加条件随机场模块来平滑GCN的分类结果。 2018-10-02 机器学习 深度学习 machine learning graph embedding 半监督分类 CRF
图半监督节点分类之一——相关技术 问题描述在如今的大数据时代，社会的各个方面时时刻刻产生着大量的数据。很多时候，数据之间并不是独立的，而是建立了方方面面的联系。这种类型的数据被称作“关系型数据”。对于数据间的联系，图是一种有效的表达方式。一些数据间的关系结构，比如语音或文本中的序列结构和图片中的栅格结构，都可以视为一种特殊的图。 作为一个典型的例子，社交网络分析已经被用于朋友推荐、内容推荐和计算广告等具体业务。在基于图的机器学习 2018-09-26 机器学习 深度学习 machine learning graph embedding 半监督分类 概率图模型
hexo搭建github个人博客简明教程 从零开始搭建github个人博客，基于window系统（linux同理），适合大众。整体上，在Github Pages的基础上使用hexo框架来搭建博客，代码存本地，上传github,方便迁移。 搭建好后，使用Markdown来书写博客，如果不懂Markdown，没关系，很好入门。 安装git去git官网下载对应的版本，点击安装就好。 安装完成后，在cmd上输入 git version 查看是否 2018-09-21 博客 博客
快手语音处理单元mGRU 快手本次在Interspeech 2018上的文章基于GRU提出了新的RNN单元mGRU及其变体mGRUIP，来又快又准的处理语音信息。 论文：Gated Recurrent Unit Based Acoustic Modeling with Future Context 2018-09-17 机器学习 机器学习 语音处理
图半监督节点分类之零——前言 本系列文章，图半监督节点分类，为本人硕士第三年的研究工作，拖了这么久，做个记录总结。 主要介绍图编码（Graph Embedding）在半监督节点分类上的国内外相关工作和本人在这方面的一些模型（很水勿喷）。 2018-09-16 机器学习 深度学习 machine learning graph embedding 半监督分类 概率图模型