GCN
Graph Convolutional Network
关于图卷积这里有两篇文章都讲的很好，
这一篇讲解了图卷机的相关知识和概念什么的，都很全面
如何理解 Graph Convolutional Network
这一篇从物理和数学的角度生动形象的解释了图卷积的意义和机理，可以帮我我们更好的理解。
如
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language_model
NLP中的语言模型(language model)本文搬运自CSDN，并修改了其中一些错误。
什么是语言模型?统计语言模型是一个单词序列上的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或
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loss_function
常见的损失函数(loss function)总结搬运自知乎
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。
损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风
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Multi_Task_learning
多任务学习概述搬运自：CSDN
单任务学习VS多任务学习
单任务学习：一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。
多任务学习：把多个相关（related）的任务放在一起学习，同时学习多个任务。
多任务学习（multitask learning）产生的原因？现在大多数
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