美赛神经网络论文

问：人工神经网络的论文

1. 答：你不翻译了
   ？？？

问：何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文是?

1. 答：我刚好也看了这如源返个贴子，觉得内容很不错，裂核准备把里面提到的五篇论文好好看看。
   五篇论文分别是:
   1.第一个挑战就是漏译，我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言渣饥词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。
   Addressing the Under-translation Problem from the Entropy Perspective To appear in AAAI-2019
   2.第二个挑战就是数据稀疏。
   多语言翻译 Multi-Task Learning for Multiple Language Translation 2015
   无监督学习 Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation 2018
   3.第三个挑战 引入知识
   4.第四个挑战 可解释性
   清华大学从注意力的角度去研究 Visualizing and Understanding Neural Machine Translation 2017
   5.第五个挑战 语篇翻译
   Modeling Coherence for Discourse Neural Machine Translation AAAI-2019
2. 答：不知道诶~不过你要写这类的论文你可以在网上找下（人工智能与机乱蠢升器人研究）档如吧~多学习多看看~找找灵感哗老和思路·

问：图神经网络好发论文吗

1. 答：图神经网络好发论文吗如下：
   图神经网络将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构中，这些数据结构将物体及其对应关系描述为图中用线连成的点，图神经网络读博好。在图神经网络中，被称为“节点”的数据中晌点通过被称为“边”的线连接，各种元素均以数学形式表达，这使机器学习算法可以在节点、边或整个图的层面做出有用的预测。
   这个理科生应该都清楚，图有点(Vertex)和边(Edge)两部分组成，一个图就代表了各个实体节点（node）之间的关系（edge）：
   每个节点或者边都可以包含它的一些属性信息，比如如果一个节点表示一个人，那么就可以包含这个人的姓名、性别、身高、体重之类的..我们研究需要的信息。
   而这些信息，都可以用通用的向量的形式存入其中：
   还有别忘了一点，边是可以有方向的，按此我们还能分为有向图或是无向图。边的方向代表了信息的传递方向，例如a是b的微信好友，那b也是a的微信好友，好友关系自然是卖颤锋没方向的，而比如a是b的爹，那显然b就不是a的爹，此时叫爹的关系就是有有方向的。
   图洞握结构的构建是非常灵活的，可以根据个人的设计构建出各种不一样的图。而作为开发者显然要结合实际解决的问题来构建合适的图。