bert和图神经网络哪个效果好

A. 什么是图神经网络

图说的是计算机拓扑里面的图
就是那个有边和节点，有向图，无向图的那个。
以这种数据结构为输入并进行处理的神经网络就是图神经网络了，结构会不太一样，但是大同小异了。

B. 用飞桨做自然语言的处理，神经网络的发展会带给人类生活什么变化

“飞浆”就是提供了一个深入学习的平台。深度学习框架承上启下，下接芯片、大型计算机系统，上承各种业务模型、行业应用，是智能时代的操作系统。并且，深度学习技术已经具备了很强的通用性，正在推动人工智能进入工业大生产阶段，呈现出标准化、自动化和模块化的特点。

神经网络的灵感来自于人体大脑结构,人在思考问题的时候,神经冲动就会在神经突触所连接的无数神经元中传递.据说成人大脑中有1000亿个神经元,比宇宙中星球的数量还多.我们的神经网络就是模拟用很多的节点来处理信息,不过神经网络和大脑还是有区别的,因为大脑的神经冲动传导的过程中不仅仅只有”是”和”非”,还有强弱,缓急之分.

C. 为什么有图卷积神经网络

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。
深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如 GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。
图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。
最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

D. 图神经网络是什么

图神经网络是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一个典型应用是节点分类。本质上，图中的每个节点都与一个标签相关联，我们希望预测未标记节点的标签。

E. 平安科技图神经网络论文很厉害吗

平安科技这篇论文最大的创新之处在于系统框架的设计上利用图神经网络来构建文本韵律模型,全局化表征韵律信息,在保证模型快速收敛的同时,可以进一步提升模型性能。

F. 使用手动实现Tranformer和使用BERT哪个做Intent识别效果更好

总用手动实现的，这个合适用这个做一英特识别效果更好，我觉得这个两个的话，应该是这个使用这个逼e rt，这个做音的识别效果更好一点的。这款的对于这个樱桃的话，识别效果相当好，而且的话，它的使用功能也是挺强的。

G. 有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗

Windows 10自带画图工具。
Windows10附件中提供的画图应用程序，有一整套绘制工具和范围比较宽的色彩。对于创建好的图形，还可以利用剪贴、粘贴技术来进行图形组合，创造出各种有个性的标志、图标以及贺卡等，使我们的工作和生活更加饶有兴味。
Windows10在进行安装时会自动安装画图这一附件。画图程序可以用来绘制图形，还可以在图片中输入文字。在画图程序中可以用鼠标和键盘两种方式进行操作，使用鼠标作图比较方便和快捷，但使用键盘比较精确。*要启动画图这个绘图软件，可以打开【开始】按钮菜单，从【Windows附件】中选择【画图】命令。画图程序一打开，将自动打开一个未命名的空白文件，我们可以直接在其中绘制图形。画图程序的窗口如右图。窗口中的组件如下：
快速访问工具栏——位于标题栏的左侧。
功能区——位于标题栏的下方，包含【主页】和【查看】两个功能区。各个功能区行啊包含了很多功能按钮，通过这些按钮可以在绘图过程中执行更多操作。
绘图区——在窗口中央的空白区域，我们将在这里进行绘图操作。
状态栏——显示当前的状态，如画布的尺寸信息，右边为缩放滚动条。
坐标区——当指针在绘图区中移动时，显示指针当前位置的坐标值。单位为像素点。
在对会治好的图形图像进行有关的操作时，需要先定义操作对象。定义操作对象使用选择工具。选择工具分为自由形状的选择和矩形选择。当选择选择工具后，鼠标指针变为十字形，可以在画面上选择一块区域，这个区域叫做选区。当画面上的某部分被定义为选区时，定义的部分会被一条虚线环绕起来，我们可以对这个选区进行复制、移动、清除和其它处理。
单击选择工具，在绘图区中按住鼠标左键，拖动指针，围绕图形中要定义成选区的位置画出一条虚线，当虚线完全框住这个区域后，释放鼠标键，一个选区就被定义出来。
定义选区后，可以对选区进行剪裁、移动、复制、粘贴、改变大小、反色显示和倾斜等操作。
希望我能帮助你解疑释惑。

H. 深度学习用于预测非线性随机数的算法有哪些求算法，谢谢！

摘要 ＃8生成对抗网络（GAN）

I. 人工智能技术能够解决商业问题的例子有哪些

人工智能技术可以解决的商业问题其实有很多的，比如有：
1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工换班或者是等待人太多的时候为客户解决问题的。
2、智能机器人，因为这种机器人是拥有简单的智力并且可以自己移动，所以这种机器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我们做一些事情，可以帮助做一些家务等等。
3、智能机械，现在工厂中为了避免出现疲劳工作，进而发生事故的情况，会使用一些智能的机械来代替人工工作，不但可以长期的工作，不知疲劳，还可以保证合格率。
实际上，人工智能技术可以做的事情有很多，不过由于现在还有一些没有实现，所以在这里就不多介绍了，不过随着人工智能的慢慢发展，不断的研究，相信在以后会有更多的智能产品，来给人们的生活带来更多的体验。那下面就分享一些人工智能的知识，希望可以让大家更了解人工智能。
首先从自然语言处理原理到进阶实战的词向量与词嵌入方面来看TFIDF、Word2Vec算法、 Gensim模块、Skip-gram、TF代码实现Word2Vec算法项目、FastText、Word Embedding、深度学习用户画像项目。
然后从自然语言处理原理到进阶实战的循环神经网络原理与优化方面来看有Vanilla RNN、Basic RNN实现MNIST手写数字图片识别、LSTM长短时记忆、GRU与双向LSTM、电影评论情感分析案例、Seq2Seq、机器写唐诗案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging词性标注案例、 NER命名实体识别案例、 孪生网络、语义相似度分析案例。
最后从自然语言处理原理到进阶实战的Transformer和Bert方面来看有Attention注意力机制、Attention算法流程、Transformer、Self-Attention机制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service开源项目。
还有概率图模型算法的贝叶斯分类有朴素贝叶斯分类器、拉普拉斯估计代码实战垃圾邮件分类；HMM算法有马尔可夫过程、初始概率、转移概率、发射概率、 隐含马尔可夫模型原理、维特比算法；最大熵模型有熵、条件熵、相对熵、互信息、最大熵模型算法原理、有约束条件的函数最优化问题、最大熵和最大似然估计关系、IIS算法；CRF算法有条件随机场的性质条件随机场的判别函数条件随机场的学习条件随机场的推断CRF与HMM关系。

J. 中科院提出图神经网络加速芯片设计，这是一种怎样的芯片呢

随着技术发展，人工智能技术也在不断的发展。现有的芯片已经难以满足一些神经网络的计算了，中科院提出了图神经网络加速芯片，这种芯片专用于图神经网络的运算。让我们一起来了解一下什么是图神经网络，这种芯片有什么重大的突破。

图神经网络的应用前景非常广泛，不仅用在日常交通预测、网约车调度、运动检测等民用领域，还可以助力科研的知识推理、化学研究以及在知识图谱、视觉推理等学科发展方向上。