谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(二）
2.Layer-wise sampling2.1 FastGCN论文标题：FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling论文来源：ICLR2018论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10247我们已知，GCN的形式为：从积分的角度看待图....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一）
今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。GNN在图结构的任务上取得了很好的结果，但由于需要将图加载到内存中，且每层的卷积操作都会遍历全图，对于大规模的图，需要的内存和时间的开销都是不可接受的。现有一些用于加速GNN的算法，基本思路是使用mini-batch来计算，用min-batch的梯度估计full-batch的梯度，通过多次迭代达到基本一致的效果。根据使用的方法不同，大致分....
看完谷歌大佬的刷题笔记, 我直接手撕了101道 Leetcode 算法题
最近，有小伙伴私信我说，“二哥，刷 LeetCode 觉得很吃力，怎么办？”作为一个贴心接地气的优质博主，这事咱必须得想办法解决啊，于是我就问了很多身边的大牛，他们一致推荐了这份谷歌师兄的 Leetcode 刷题笔记。这位谷歌师兄当年在美国卡内基梅隆大学攻读硕士学位时，为了准备实习秋招，他从夏天开始整理 Leetcode 上的题目，几个月的时间，刷了几百道题目。凭借着扎实的基础和长期的勤奋，他很....
AI应该用来解决大问题，Jeff Dean：谷歌绝不使用AI算法专利牟利
7 月 10 日，Google AI 负责人、「程序员大神」Jeff Dean，以及谷歌几位研究人员在日本东京与人们分享了如何运用 AI 解决当下众多社会问题，包括医疗、环境保护和灾难预防等领域问题的方法。在现场，Jeff Dean 还为谷歌为多个人工智能算法申请专利的情况首次进行了说明，他表示：「这些有关算法的专利是防御性质的，主要是为了防止谷歌研究人员的成果被其他机构申请专利后进行讹诈，进而....
谷歌做了45万次不同类型的文本分类后，总结出一个通用的“模型选择算法”
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。 文本分类（Text classification）算法是大规模处理文本数据的各种软件系统的核心。比如，电子邮件软件使用文本分类来确定受到的邮件是发送到收件箱还是过滤到垃圾邮件文件夹；讨论论坛使用文本....
谷歌发明图片批量去水印新算法，呼吁素材网站将水印随机化
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 图片素材网站为了保护版权，通常要将图片打个水印。 但最近，谷歌的研究人员发现了一种新算法，可以轻松批量将显性浮水印移除。 研究的相关论文已经在7月底召开的CVPR上发表，题为《On the Effectiveness of Visible Watermarks》。Tali Dekel、Michael Rubinstein、Ce Liu和Willia...
谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译 来源：ThingsExpo、Medium 作者：Natalia Ponomareva、Gokula Krishna...
谷歌百度以图搜图 "感知哈希算法" C#简单实现
/// <summary> /// 感知哈希算法 /// </summary> public class ImageComparer { /// <summary> /// 获取图片的Hashcode /// </summary> /// <param name="imageName"></pa...
谷歌开源新JPEG算法 可将文件缩小35％
据国外媒体报道，谷歌开发了并开源了一种新的JPEG算法，该算法可将文件大小减少大约35%，或者在保持文件大小不变的情况下显著提高图像质量。 重要的是，与WebP和WebM等其他图像压缩方式不同，谷歌新的JPEG算法与现有的浏览器、设备、照片、编辑应用和JPEG标准完全兼容。 这种新的JPEG编码器被称为Guetzli。Guetzli是瑞士德语“曲奇”的意思，这也许是因为该项目是由谷歌研发部门G.....
如何揪出论坛里的骂街党？维基百科和谷歌联合开发机器学习算法
最近，来自维基百科和谷歌的 IT 专家，公布了把 AI 用于“节制”维基百科用户评论的成果——找出哪些用户在搞人身攻击，还有他们为什么要在网上骂街。 针对该问题，研究人员开发机器学习算法，分析维基百科在 2015 年收到的的海量评论。这一年，维基百科讨论页面共收到 6300 万条评论。这些评论存在的本意，是讨论如何改进维基百科收录的各条文章。 这些算法使用 10 万条包含侮辱性言辞的评论以进行训....
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