【AI研习社】KDD 2020丨欺诈检测研究现状以及欺诈者对抗行为建模 本次分享将主要介绍欺诈检测问题在学术界的研究现状,以及如何将图神经网络和强化学习应用到欺诈检测问题中。嘉宾是大佬窦英通。 2020-12-12 GNN 学习笔记
A Semi-supervised Graph Attentive Network for Financial Fraud Detection 支付宝2019ICDM论文,论文采用node-level + view-level的方式构造用户的embedding,最后以supervised loss+ unsupervised loss的方式构造损失函数,良好地利用了labeled和unlabeled的数据。 2020-12-12 GNN 论文笔记 金融反欺诈
多分类,多标签模型的Accuracy, Precision, Recall和F1-score 前言众所周知,机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score,而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义吗? 在具体场景(如不均衡多分类)中到底应该以哪 2020-12-11 机器学习 转载 学习笔记 机器学习
详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 2020-12-10 CarlYoung 转载
DGFraud工具分析 DatasetsDBLPWe uses the pre-processed DBLP dataset from Jhy1993/HAN You can run the FdGars, Player2Vec, GeniePath and GE 2020-12-07 CarlYoung
How to Read a Paper [TOC] 2. “三步走”方法读论文不是一蹴而就的,拿到一篇论文,直接一股脑读下去是不明智的!读论文应该分“三步走”~每一步都有自己的目标,都是建立在前一步的基础上的: 第一步:了解论文的idea是什么? 第二步:理解论文的内容(但不是 2020-12-06 CarlYoung
【李宏毅-深度学习】26. RNN Part2 Recurrent Neural Network(Ⅱ) 上一篇文章介绍了RNN的基本架构,像这么复杂的结构,我们该如何训练呢? Learning TargetLoss Function依旧是Slot Filling的例子,我们需要把mod 2020-12-05 CarlYoung
【李宏毅-深度学习】26. RNN Part1 Recurrent Neural Network(Ⅰ) RNN,或者说最常用的LSTM,一般用于记住之前的状态,以供后续神经网络的判断,它由input gate、forget gate、output gate和cell memory组成,每 2020-12-05 CarlYoung
深度长文: 通过最近两年的8篇论文全面分析和总结基于图神经网络GNN的欺诈检测 文章转载自深度长文: 通过最两年的8篇论文全面分析和总结基于图神经网络GNN 欺诈检测 [TOC] 欺诈检测(风控)是一个近两年业界和学界颇受关注的话题,其应用方向包括金融欺诈检测,风险控制,网络水军识别,黑产灰产识别等。 本公众号之前 2020-12-05 GNN 转载 综述 GNN
【ESE680 GNN】Lecture 4: Graph Neural Networks 这节课主要是从频域的角度出发介绍GNN,带大家入门GNN。 首先讲解graph filters; 然后通过【graph filter+pointwise nonlinearity】的构造graph perceptron,多个graph 2020-12-04 CarlYoung