Google的神经网络表格处理模型TabNet介绍
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？表格数据可能构成当今大多数业务数据。考虑诸如零售交易，点击流数据，工厂中的温度和压力传感器，银行使用的KYC (Know Your Customer) 信息或制药公...
GNN入门必看！Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经网络（下）
与神经网络模块或层一样，我们可以将这些GNN层堆叠在一起。 由于GNN不会更新输入图的连通性，因此可以使用与输入图相同的邻接列表和相同数量的特征向量来描述GNN的输出图。 构建了一个简单的GNN后，下一步就是考虑如何在上面描述的任务中进行预测。 首先考虑二分类的情况，这...
GNN入门必看！Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经网络（上）
近几年，神经网络在自然语言、图像、语音等数据上都取得了显著的突破，将模型性能带到了一个前所未有的高度，但如何在图数据上训练仍然是一个可研究的点。 传统神经网络输入的数据通常每个sample之间都不存在关系，而图数据更加复杂，每个节点之间存在联系，也更符合真实世界中的数据存储方式。真实世界的...
Google AI与Deepmind强强联合，推出新工具加速神经网络稀疏化进程
神经网络具有的推理功能，使得许许多多实时应用变为可能——比如姿态估计和背景模糊。这些应用通常拥有低延迟的特点，并且还具有隐私意识。 通过使用像TensorFlow Lite这样的ML推理框架和XNNPACK ML加速库，工程师得以在模型大小、推理速度和预测质量之间找到一个最佳点来优化他们的...
谷歌神经网络翻译系统发布后，我们和Google Brain的工程师聊了聊
9 月 27 日，谷歌在 arXiv.org 上发表论文《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》介绍谷歌的神经网络翻译系统（GNMT）后，「...
自动给神经网络找bug，Google发布TensorFuzz
DEBUG，是程序员永无止境的日常。给神经网络捉虫，更是比普通程序难得多： 绝大部分bug都不会导致神经网络崩溃、报错，只能让它训练了没效果，默默地不收敛。 能不能把炼丹师们从无休止无希望的debug工作中拯救出来？两位谷歌大脑研究员Augustus Odena和Ian Goodfellow说，好像...
Google惊人研究：一组图片，就能强迫神经网络执行其他任务
还记得那些把熊猫认成猩猩、把乌龟认成枪、把枪认成直升机的算法吗？ 它们遭遇的，是一个名为“对抗攻击(adversarial attacks)”的敌人。这个敌人每次出现，都能让图像识别算法不知所措。 现在，更丧心病狂的来了。 谷歌大脑三位研究员Gamaleldin F. Elsayed、Ian Goo...
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