人工神经网络 纸质数据和代码 这是AAAI 2019论文： 的代码。 我们已经在Tensorflow和Pytorch中实现了我们的方法。 这是我们在论文中使用的两个数据集。 下载数据集后，您可以将它们放在文件夹datasets/ ： 友情链接： ://2015.recsyschallenge.com/challenge.html DIGINETICA： ://cikm2016.cs.iupui.edu/cikm-cup或 文件夹datasets/包含一个小的数据集sample ，可用于测试代码的正确性。 我们还写了解释该论文。 用法 您需要先运行文件datasets/preprocess.py来预处理数据。 例如： cd datasets; python preprocess.py --dataset=sample cd datasets; python preproces

text_gcn 本文中Text GCN的实现： 梁耀，毛成胜，罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时，将上述3个命令行中的20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称，培训/测试组，文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例，请注意，文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ，其中培训过程中未包括测试文档。

来自密歇根州立大学的YaoMa, Wei Jin, andJiliang Tang和IBM研究Lingfei Wu与 Tengfei Ma在AAAI2020做了关于图神经网络的Tutorial报告，总共305页ppt，涵盖使用GNNs对图结构数据的表示学习、GNNs的健壮性、GNNs的可伸缩性以及基于GNNs的应用，非常值得学习。

AAAI-2021时空融合图神经网络的交通流量预测 要求 这是STFGNN的MXNet实现：[用于交通流量预测的时空融合图神经网络，AAAI 2021]（ ）。 该框架基于框架构建。 强烈建议您熟悉其管道。 Python3 参见requirements.txt 资料准备 STFGNN在这几个公共交通数据集上实现。 来自PEMS03 ， PEMS04 ， PEMS07和PEMS08 。 使用密码p72z下载数据 ，并使用tar -zxvf data.tar.gz p72z tar -zxvf data.tar.gz解压缩数据文件。 模型训练 PEMS03，PEMS04，PEMS07，PEMS08： python main_4n0_3layer_12T_res.py --config config/XXXX/individual_3layer_12T.json 训练自己的数据集 （

深度强化学习，用于具有多样性代表奖赏的无监督视频摘要。 使用python = 3.x实现 要求 python = 3.x 火炬 显卡 制表 开始吧 git clone https://github.com/TorRient/Video-Summarization-Pytorch cd Video-Summarization-Pytorch mkdir dataset 准备数据集 将视频放入文件夹数据集中 python create_data.py --input dataset --output dataset/data.h5 分割 python create_split.py -d dataset/data.h5 --save-dir dataset --save-name splits --num-splits 5 如何训练 python train_video_summar

人工智能领域的顶会AAAI 2020将在2020年2月7日-12日在美国纽约举行。据官方统计消息，AAAI 2020今年共收到的有效论文投稿超过 8800 篇，其中 7737 篇论文进入评审环节，最终收录数量为 1591 篇，接收率 20.6%。开会在即，提前整理了AAAI 2020图神经网络(GNN)相关的接收论文，让大家先睹为快——跨模态、部分标签学习、交通流预测、少样本学习、贝叶斯图神经网络。

本项目记录NLP相关顶会（如ACL，EMNLP，NAACL，COLING，AAAI，IJCAI）的论文开源项目合集，同时欢迎各位同学提交问题，分享开源项目。 文章中一般很难把所有的细节都描述清楚，有代码至少给我们提供的参考和实现细节，所以我的初衷就是把这些项目整理出来，方便大家查阅！希望能够对相关同学有一点帮助！也强烈希望大家多多pr，一起维护起来，分享给更多的同学！ 资源列表 ACL集合 2019年 2020年 ACL2020任务模块，如下： 模块 文件 预训练语言模型及部分应用 QA问答系统及机器阅读理解 问题生成 自然语言推理 NAACL集合 2019年 EMNLP集合 2019年 臻于2020/6/27（哈工大SCIR实验室在读博士） 致谢 特别感谢导师老师的指导和支持 感谢贡献者：（哈尔滨工业大学本科生）；（哈尔滨工业大学本科生）；（NLP工程师，知乎： ）；（哈尔滨工业

AAAI 2019 Tutorial的图表示学习分享， William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展

Michael Galkin撰写了AAAI2020知识图谱论文相关研究趋势包括：KG-Augmented语言模型，异构KGs中的实体匹配，KG完成和链路预测，基于kg的会话人工智能和问题回答，包括论文，值得查看!

近期，所有paper list 放出，本文发现对比学习（Contrastive Learning）相关的投稿paper很多，这块研究方向这几年受到了学术界的广泛关注，并且在CV、NLP等领域也应用颇多。