本文分享自华为云社区《[[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨【百变AI秀】]([链接])》，作者：eastmount。

摘要：本文是由华为云数据库翻新Lab联结电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的文章，该文章提出首个克服人类挪动轨迹数据中普遍存在的多层次周期性、周期偏移景象以及数据稠密问题的轨迹复原模型。

留神：本文源码来源于openlab中的mmcv变形卷积源码次要有三个文件：deform_conv.cpp: 位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv.cppdeform_conv_cuda.cu:位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv_cuda.cudeform_conv_cuda_kernel.cuh：位于/mmcv/ops/csrc/deform_conv_cuda_kernel.cuh前向流传首先查看deform_conv.cpp中…

基于神经网络的格调迁徙办法尽管生成了令人惊艳的格调转换图，然而目前的大部分办法只能学到一些相似色彩散布，整体构造等，对于部分区域的纹理细节等，并不具备很好的学习能力，在这些细节区域还会带来扭曲和变形。本文介绍的基于实例的办法能够很好的缓解以上问题并失去高质量的格调转换图像。

笔者认为，图的核心思想是学习一个函数映射f(.)f(.)，借助该映射，图中的节点能够聚合本人的特色与街坊节点的特色，从而生成该节点的新特色示意。

摘要：本文介绍了图神经网络在学界和业界的倒退状况，并给出了图神经网络的基本概念与示意模式，总结了图神经网络的变体，最初介绍了华为云图神经网络框架。

近日，由 KDD CUP 与 OGB（Open Graph Benchmark）联结举办的首届图神经网络大赛正式放榜，在 DeepMind、微软、蚂蚁金服、UCLA 等寰球500多个顶尖企业、高校和实验室的强烈竞争中，百度凭借飞桨图学习框架 PGL 一路过关斩将，最终在全副三个赛道包揽了两冠一亚。

摘要： 随着用于传递和记录业务信息的治理文档的宽泛应用，可能鲁棒且高效地从这些文档中主动提取和理解内容的办法成为一个迫切的需要。本次解读的文章提出利用图神经网络来解决半结构化文档中的实体辨认（NER）和关系提取问题。

摘要：在卷积神经网络中，通过应用filters提取不同的特色，这些filters的权重是在训练期间主动学习的，而后将所有这些提取的特色“组合”以做出决策。

COMP9414: Artificial IntelligenceAssignment 1: Temporal PlannerDue Date: Week 6, Friday, July 9, 11:59 p.m.Value: 15%This assignment concerns developing optimal solutions to planning problems for complex tasksinspired by the scenario of building a house, which requires a range of basic tasks to b…