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Neural Structured Learning · 深度学习 · TensorFlow ·
2019 年 10 月 18 日
TensorFlow官方开源的神经结构学习（Neural Structured Learning）库
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神经结构学习（NSL）是由谷歌推出的一套开源框架，负责利用结构化信号训练深度神经网络。它能够实现神经图学习，使得开发人员得以利用图表训练神经网络。这些图表可以来自多种来源，例如知识图谱、医疗记录、基因组数据或者多模关系（例如图像 - 文本对）等。NSL 还可延伸至对抗学习领域，其中各输入实例间的结构以对抗性扰动方式动态构建而成。

Github: https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning

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Neural Structured Learning in TensorFlow.pdf
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神经结构学习（NSL）是由谷歌推出的一套开源框架，负责利用结构化信号训练深度神经网络。它能够实现神经图学习，使得开发人员得以利用图表训练神经网络。这些图表可以来自多种来源，例如知识图、医疗记录、基因组数据或者多模关系（例如图像 - 文本对）等。NSL 还可延伸至对抗学习领域，其中各输入实例间的结构以对抗性扰动方式动态构建而成。
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