bert和圖神經網路哪個效果好

A. 什麼是圖神經網路

圖說的是計算機拓撲裡面的圖
就是那個有邊和節點，有向圖，無向圖的那個。
以這種數據結構為輸入並進行處理的神經網路就是圖神經網路了，結構會不太一樣，但是大同小異了。

B. 用飛槳做自然語言的處理，神經網路的發展會帶給人類生活什麼變化

「飛漿」就是提供了一個深入學習的平台。深度學習框架承上啟下，下接晶元、大型計算機系統，上承各種業務模型、行業應用，是智能時代的操作系統。並且，深度學習技術已經具備了很強的通用性，正在推動人工智慧進入工業大生產階段，呈現出標准化、自動化和模塊化的特點。

神經網路的靈感來自於人體大腦結構,人在思考問題的時候,神經沖動就會在神經突觸所連接的無數神經元中傳遞.據說成人大腦中有1000億個神經元,比宇宙中星球的數量還多.我們的神經網路就是模擬用很多的節點來處理信息,不過神經網路和大腦還是有區別的,因為大腦的神經沖動傳導的過程中不僅僅只有」是」和」非」,還有強弱,緩急之分.

C. 為什麼有圖卷積神經網路

本質上說，世界上所有的數據都是拓撲結構，也就是網路結構，如果能夠把這些網路數據真正的收集、融合起來，這確實是實現了AI智能的第一步。所以，如何利用深度學習處理這些復雜的拓撲數據，如何開創新的處理圖數據以及知識圖譜的智能演算法是AI的一個重要方向。
深度學習在多個領域的成功主要歸功於計算資源的快速發展（如 GPU）、大量訓練數據的收集，還有深度學習從歐幾里得數據（如圖像、文本和視頻）中提取潛在表徵的有效性。但是，盡管深度學習已經在歐幾里得數據中取得了很大的成功，但從非歐幾里得域生成的數據已經取得更廣泛的應用，它們需要有效分析。如在電子商務領域，一個基於圖的學習系統能夠利用用戶和產品之間的交互以實現高度精準的推薦。在化學領域，分子被建模為圖，新葯研發需要測定其生物活性。在論文引用網路中，論文之間通過引用關系互相連接，需要將它們分成不同的類別。自2012年以來，深度學習在計算機視覺以及自然語言處理兩個領域取得了巨大的成功。假設有一張圖，要做分類，傳統方法需要手動提取一些特徵，比如紋理，顏色，或者一些更高級的特徵。然後再把這些特徵放到像隨機森林等分類器，給到一個輸出標簽，告訴它是哪個類別。而深度學習是輸入一張圖，經過神經網路，直接輸出一個標簽。特徵提取和分類一步到位，避免了手工提取特徵或者人工規則，從原始數據中自動化地去提取特徵，是一種端到端（end-to-end）的學習。相較於傳統的方法，深度學習能夠學習到更高效的特徵與模式。
圖數據的復雜性對現有機器學習演算法提出了重大挑戰，因為圖數據是不規則的。每張圖大小不同、節點無序，一張圖中的每個節點都有不同數目的鄰近節點，使得一些在圖像中容易計算的重要運算（如卷積）不能再直接應用於圖。此外，現有機器學習演算法的核心假設是實例彼此獨立。然而，圖數據中的每個實例都與周圍的其它實例相關，含有一些復雜的連接信息，用於捕獲數據之間的依賴關系，包括引用、朋友關系和相互作用。
最近，越來越多的研究開始將深度學習方法應用到圖數據領域。受到深度學習領域進展的驅動，研究人員在設計圖神經網路的架構時借鑒了卷積網路、循環網路和深度自編碼器的思想。為了應對圖數據的復雜性，重要運算的泛化和定義在過去幾年中迅速發展。

D. 圖神經網路是什麼

圖神經網路是一種直接作用於圖結構上的神經網路。GNN的一個典型應用是節點分類。本質上，圖中的每個節點都與一個標簽相關聯，我們希望預測未標記節點的標簽。

E. 平安科技圖神經網路論文很厲害嗎

平安科技這篇論文最大的創新之處在於系統框架的設計上利用圖神經網路來構建文本韻律模型,全局化表徵韻律信息,在保證模型快速收斂的同時,可以進一步提升模型性能。

F. 使用手動實現Tranformer和使用BERT哪個做Intent識別效果更好

總用手動實現的，這個合適用這個做一英特識別效果更好，我覺得這個兩個的話，應該是這個使用這個逼e rt，這個做音的識別效果更好一點的。這款的對於這個櫻桃的話，識別效果相當好，而且的話，它的使用功能也是挺強的。

G. 有什麼神經網路結構圖的畫圖工具值得推薦嗎

Windows 10自帶畫圖工具。
Windows10附件中提供的畫圖應用程序，有一整套繪制工具和范圍比較寬的色彩。對於創建好的圖形，還可以利用剪貼、粘貼技術來進行圖形組合，創造出各種有個性的標志、圖標以及賀卡等，使我們的工作和生活更加饒有興味。
Windows10在進行安裝時會自動安裝畫圖這一附件。畫圖程序可以用來繪制圖形，還可以在圖片中輸入文字。在畫圖程序中可以用滑鼠和鍵盤兩種方式進行操作，使用滑鼠作圖比較方便和快捷，但使用鍵盤比較精確。*要啟動畫圖這個繪圖軟體，可以打開【開始】按鈕菜單，從【Windows附件】中選擇【畫圖】命令。畫圖程序一打開，將自動打開一個未命名的空白文件，我們可以直接在其中繪制圖形。畫圖程序的窗口如右圖。窗口中的組件如下：
快速訪問工具欄——位於標題欄的左側。
功能區——位於標題欄的下方，包含【主頁】和【查看】兩個功能區。各個功能區行啊包含了很多功能按鈕，通過這些按鈕可以在繪圖過程中執行更多操作。
繪圖區——在窗口中央的空白區域，我們將在這里進行繪圖操作。
狀態欄——顯示當前的狀態，如畫布的尺寸信息，右邊為縮放滾動條。
坐標區——當指針在繪圖區中移動時，顯示指針當前位置的坐標值。單位為像素點。
在對會治好的圖形圖像進行有關的操作時，需要先定義操作對象。定義操作對象使用選擇工具。選擇工具分為自由形狀的選擇和矩形選擇。當選擇選擇工具後，滑鼠指針變為十字形，可以在畫面上選擇一塊區域，這個區域叫做選區。當畫面上的某部分被定義為選區時，定義的部分會被一條虛線環繞起來，我們可以對這個選區進行復制、移動、清除和其它處理。
單擊選擇工具，在繪圖區中按住滑鼠左鍵，拖動指針，圍繞圖形中要定義成選區的位置畫出一條虛線，當虛線完全框住這個區域後，釋放滑鼠鍵，一個選區就被定義出來。
定義選區後，可以對選區進行剪裁、移動、復制、粘貼、改變大小、反色顯示和傾斜等操作。
希望我能幫助你解疑釋惑。

H. 深度學慣用於預測非線性隨機數的演算法有哪些求演算法，謝謝！

摘要 ＃8生成對抗網路（GAN）

I. 人工智慧技術能夠解決商業問題的例子有哪些

人工智慧技術可以解決的商業問題其實有很多的，比如有：
1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時候為客戶解決問題的。
2、智能機器人，因為這種機器人是擁有簡單的智力並且可以自己移動，所以這種機器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我們做一些事情，可以幫助做一些家務等等。
3、智能機械，現在工廠中為了避免出現疲勞工作，進而發生事故的情況，會使用一些智能的機械來代替人工工作，不但可以長期的工作，不知疲勞，還可以保證合格率。
實際上，人工智慧技術可以做的事情有很多，不過由於現在還有一些沒有實現，所以在這里就不多介紹了，不過隨著人工智慧的慢慢發展，不斷的研究，相信在以後會有更多的智能產品，來給人們的生活帶來更多的體驗。那下面就分享一些人工智慧的知識，希望可以讓大家更了解人工智慧。
首先從自然語言處理原理到進階實戰的詞向量與詞嵌入方面來看TFIDF、Word2Vec演算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實現Word2Vec演算法項目、FastText、Word Embedding、深度學慣用戶畫像項目。
然後從自然語言處理原理到進階實戰的循環神經網路原理與優化方面來看有Vanilla RNN、Basic RNN實現MNIST手寫數字圖片識別、LSTM長短時記憶、GRU與雙向LSTM、電影評論情感分析案例、Seq2Seq、機器寫唐詩案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標注案例、 NER命名實體識別案例、 孿生網路、語義相似度分析案例。
最後從自然語言處理原理到進階實戰的Transformer和Bert方面來看有Attention注意力機制、Attention演算法流程、Transformer、Self-Attention機制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開源項目。
還有概率圖模型演算法的貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類器、拉普拉斯估計代碼實戰垃圾郵件分類；HMM演算法有馬爾可夫過程、初始概率、轉移概率、發射概率、 隱含馬爾可夫模型原理、維特比演算法；最大熵模型有熵、條件熵、相對熵、互信息、最大熵模型演算法原理、有約束條件的函數最優化問題、最大熵和最大似然估計關系、IIS演算法；CRF演算法有條件隨機場的性質條件隨機場的判別函數條件隨機場的學習條件隨機場的推斷CRF與HMM關系。

J. 中科院提出圖神經網路加速晶元設計，這是一種怎樣的晶元呢

隨著技術發展，人工智慧技術也在不斷的發展。現有的晶元已經難以滿足一些神經網路的計算了，中科院提出了圖神經網路加速晶元，這種晶元專用於圖神經網路的運算。讓我們一起來了解一下什麼是圖神經網路，這種晶元有什麼重大的突破。

圖神經網路的應用前景非常廣泛，不僅用在日常交通預測、網約車調度、運動檢測等民用領域，還可以助力科研的知識推理、化學研究以及在知識圖譜、視覺推理等學科發展方向上。