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如何在图数据库中训练图卷积网络模型

典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效,例如面部识别,手写识别,对象检测,在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是,在某些使用情况下,当v(i)与v(i)之间的关系不仅仅可以由数据点v(i)的特征确定,还可以由其他数据点v(j)的特征确定。j)给出。例如,期刊论文的主题(例如计算机科学,物理学或生物学)可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面,在预测论文主题时,论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中,我们不仅知道每个单独数据点的特征(词频),而且还知道数据点之间的关系(引文关系)。那么,如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢?

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Latex中bib参考文献的编译

编译四次涉及到 LaTeX 和 BibTeX 协同工作时的原理。本质上,在 \bibliography 命令处出现的参考文献列表,是从后缀为 .bbl 的文件读取的;而 .bbl 文件则是由 BibTeX 编译后缀为 .aux 的文件之后产生的;.aux 文件则是 (pdf/Xe)LaTeX 编译后缀为 .tex 的文件产生的。所以整个流程是这样的。 (pdf/Xe)LaTeX 编译 .tex 文件 读取 \bibliographystyle 的信息,写入 .aux 文件; 读取散落在文中的 \cite 命令,写入 .aux 文件; 读取 \cite 命令的同时,尝试读入 .aux 文件中有关引用的标记,但是因为文件内无相关信息而失败(\cite 处出现问号); 读取 \bibliography 的信息,尝试读入 .bbl 文件,但是因为文件不存在而失败(不输出参考文献列表)。 BibTeX 编译 .aux 文件 读取刚才写入的信息,然后去 .bib 文件中查找相关的参考文献条目,生成 .bbl 文件。 (pdf/Xe)LaTeX 编译 .tex 文件 读取 \bibliographystyle 的信息,写入 .aux 文件(和第一步完全一样); 读取散落在文中的 \cite 命令,写入 .aux 文件(和第一步完全一样); 读取 \cite 命令的同时,尝试读入 .aux 文件中有关引用的标记,但是因为文件内无相关信息而失败(\cite 处出现问号,和第一步完全一样); 读取 \bibliography 的信息,尝试读入 .bbl 文件,此时第二步已经生成 .bbl 文件,读入成功,输出参考文献列表,同时将引用标记写入 .aux 文件。 (pdf/Xe)LaTeX 编译 .tex 文件 读取 \bibliographystyle 的信息,写入 .aux 文件(和第一步完全一样); 读取散落在文中的 \cite 命令,写入 .aux 文件(和第一步完全一样); 读取 \cite 命令的同时,尝试读入 .aux 文件中有关引用的标记,因为第三步最后写入了引用标记,所以文内引用处出现正确的引用记号;

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