想快速发表自然语言处理论文?推荐一个出论文的好方向!

2020 年 10 月 12 日 AINLP

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学习人工智能的你想快速发论文吗?今天给大家推荐一个出论文的好方向——图神经网络!

它是近些年学术界和工业界最新的研究热点!社交网络、知识图谱、推荐系统等工业界有广阔的应用前景!


最重要的是,图神经网络与CV和NLP交叉,容易有创新点,是出论文的好方向!


学习图神经网络,想要发表论文,就一定要理解并掌握图神经网络领域的经典Paper,才能梳理出主要的知识框架,从而找到论文创新点。


可能你会说,读论文好难!代码复现好难!创新优化更难!!而且现在论文质量参差不齐,该如何甄选?对于一些优秀论文,又该如何寻找论文源代码?如何剖析算法优缺点?如何复现?如何结合实际应用实施呢?


为了让大家在学习图神经网络的过程中少走弯路、少踩坑,深度之眼重磅推出 神经网络论文体验课:


图神经网络论文精讲班,讲解的论文篇目:



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【工作职责】

1、讲解计算机视觉(自然语言处理)经典/前沿论文及后续内容迭代和优化

2、制作录播课课件,如有代码复现,需要提供经过自己跑的代码及相关注释,方便讲解

3、结合自己的理解和实际工作经历对论文内容做拓展讲解

4、按照我们的模板制定教学计划,提升学员的学习效果


【任职要求】

1、计算机视觉(自然语言处理)算法、工程岗在职工程师,或人工智能相关课题研究的国内外名校高材生

2、精读过计算机视觉(自然语言处理)经典论文并对部分论文做过复现,随时关注前沿研究动态

3、自己出过相关视频课或者在其他机构任职过兼职/全职讲师者优先考虑

4、对教育有热情,在博客、或者知乎等相关知识分享平台写过技术分享文章优先考虑

5、无须全职,线上工作,能在不影响本职工作下完成备课、授课和学员服务,没有工作地点的限制。


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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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