表1 谱方法图卷积模型 基于空间方法的图卷积神经网络 空间方法的图卷积神经网络是一种图形神经网络的模型，这个模型的主要任务是对图形进行分类，或者对图形中的节点进行分类。...池化操作呢，可以是全局的、局部的，或者是自适应的。全局池化是把整个图当作一个整体来处理，这样适用于节点分类、社区检测和链接预测等任务。...因为有些图数据很特别，它们不是唯一的，维度还很高，而且图中的边缘之间还有复杂的非局部依赖性。所以，我们不能假设所有的图数据都来自同一个地方，特别是对于那些特殊的图，模型在识别的时候得能应对各种变化。...表5 图生成网络模型汇总 1.4 图循环网络 图循环网络，但其实它就是基于我们熟悉的循环神经网络，专门用来处理图结构的数据。...每种都有自己的算法和适用的地方，但它们之间并不是互不相干或者互相排斥的。在实际应用中，我们要根据图的分布、特征信息以及任务需求，来选最合适的图神经网络，这样才能更有效地学习图结构数据。
当网格由多个部分组成时，子网格索引适用于我们，但情况并非如此，因此我们仅使用零。在UpdateFunctionOnGPU的末尾执行此操作。 ?...这个想法是节点从文件中调用一个函数。实际上我们不需要此功能，只有将其链接到图形，代码才会被包含进来。因此，我们将为PointGPU添加格式正确的伪函数，该函数仅传递float3值而不更改它。...节点使用的精度可以通过显式选择或设置为继承，这是默认设置。为确保我们的图形适用于两种精度模式，再添加了一个使用half的变体函数。 ?...（通过字符串注入编译指示的自定义函数） 为了清楚起见，这是正文的代码： ? 顶点位置也要通过此节点，在其他自定义功能节点之前或之后。 ?...（1000分辨率下所有的函数，放置了一个平面展示阴影） 计算着色器运行太快了，它不关心哪个函数被显示，对所有的函数而言，帧率都是相同的。
这时我们就需要添加虚拟图形节点，并且告诉图形去计算虚拟节点。 ? 可以使用 optimizer 来计算梯度和更新权重系数；记得要执行 optimizer 的输出！ ?...它包括三个等级的抽象概念： 张量（Tensor）：命令式的多维数组对象（ndarray），在 GPU 上运行； 变量（Varaible）：计算型图形（computational graph）的节点；用于存储数据和梯度...前向传播：给模型输入数据；给损失函数（loss function）输入预测信息（prediction）： ? 反向传播：计算所有的梯度（gradients）： ? 让梯度和每一个模型参数对应： ?...在计算完梯度以后对所有的参数（parameters）进行更新： ? E....结论：尽量使用 PyTorch 来做你的新项目。 五、Caffe2 简介 ? 六、深度学习框架之争，究竟谁更胜一筹？ ? ? ? 其实具体选择何种框架来进行深度学习取决于我们要做什么。
此外，反向传播算法经常被误解为仅适用于多层神经网络，但是原则上它可以计算任何函数的导数(对于一些函数，正确的响应是报告函数中的导师是未定义的)。...特别地，我们会描述如何计算一个任意函数f的梯度 ，其中x是一组变量，我们需要它们的导数，而y是函数的另外一组输入变量，但我们并不需要它们的导数。...在学习算法中，我们最常需要的梯度是代价函数关于参数的梯度，即 ，其中x是一组变量，我们需要它们的导数，而y是函数的另外一组输入变量，但我们并不需要它们的导数。...反向传播算法也适用于这些任务，不局限于计算代价函数关于参数的梯度。通过在网络中传播信息来计算导数的想法非常普遍，它还可以用于计算诸如多输出函数f的Jacobian的值。...如下列算法所定义的，每个节点 与操作 相关联，并且通过对以下函数求值来得到 其中 是 所有父节点的集合。该算法详细说明了前向传播的计算，可以将其放入图g中。
因此论文提出一个简单解决方案：在邻域聚合之后添加一个读出操作，以便每个节点在更新所有要素时与图中所有其他节点都有联系。 其他在理论上的工作还有很多，包括Hou等人测量GNN的图形信息的使用。...为了理解图形的哪些节点应该修改，论文作者使用了一个指针网络（Pointer network），该网络采用了图形嵌入来选择节点，以便使用LSTM网络进行修复。...此外，要使用嵌入来对所有query进行精确建模，嵌入之间的距离函数（通过VC维度进行度量）的复杂性会与图谱中实体的数量成正比。...他们的研究表明，一个不利用图的拓扑结构（仅适用聚合节点特征）的简单基线能获得与SOTA GNN差不多的性能。...id=BJxQxeBYwH 另外还有一项工作是UCLA孙怡舟团队的工作。这项工作显示如果用一个线性近邻聚合函数取代原有的非线性近邻聚合函数，模型的性能并不会下降。
（创建分支的函数）并增加返回结果到分支节点中 return 分支节点 决策树 开发流程 收集数据：可以使用任何方法。...准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。 训练算法：构造树的数据结构。...特征： 不浮出水面是否可以生存 是否有脚蹼 开发流程 收集数据：可以使用任何方法 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期...，因此数值型数据必须离散化 此处，由于我们输入的数据本身就是离散化数据，所以这一步就省略了。...分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期 计算给定数据集的香农熵的函数 def calcShannonEnt(dataSet): # 求list的长度，表示计算参与训练的数据量
但是，图神经网络可以捕获其他分类函数吗？例如，假设一个布尔函数，当且仅当一个图有一个孤立的顶点时，该函数才会将 ture 赋值给所有的节点。图神经网络能捕捉到这一逻辑吗？...因此，一个建议的简单解决方案是在邻域聚合之后添加一个读出操作，这样当每个节点更新所有特性时，它就拥有了关于图中所有其他节点的信息。...为了理解图形的哪些节点应该修改，论文作者使用了一个指针网络（Pointer network），该网络采用了图形嵌入来选择节点，以便使用LSTM网络进行修复。...他们的研究表明，一个不利用图的拓扑结构（仅适用聚合节点特征）的简单基线能获得与SOTA GNN差不多的性能。...这项工作显示如果用一个线性近邻聚合函数取代原有的非线性近邻聚合函数，模型的性能并不会下降。这与之前大家普遍认为“图数据集对分类的影响并不大”的观点是相反的。
如果G是一个DAG（有向无环图），计算一个价格函数Φ，使 具有非负权边是很简单的：只需在拓扑的v1, ..., vn上循环，并设置Φ(vi)，使所有进入的边权值为非负。...单源最短路径问题的目的是找到从给定起始节点到网络中所有其他节点的最短路径。 网络表示为由节点和它们之间的连接组成的图形，称为边。...由此证明了 ScaleDown输出的正确性。 如果算法终止，则对于所有 和 ， 是积分，并且对于所有 ， 。 这意味着对于所有 ， 。因此图形G*具有非负权值。...通过归纳法，假设该理论适用于 ，算法第5行中对ScaleDown 的调用满足必要的输入属性。 因此，通过 和ScaleDown的Output，可以得到 。...现在，很多不法之徒利用计算机犯罪，但由于我们的算法如此之快，或许能够被用来监测，在人们利用漏洞之前及时发现。”
调用函数 createBranch （创建分支的函数）并增加返回结果到分支节点中 return 分支节点 2.2 决策树开发流程 1....准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。 3. 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。 4. 训练算法：构造树的数据结构。 5....，因此数值型数据必须离散化 此处，由于我们输入的数据本身就是离散化数据，所以这一步就省略了。...（3） 分析数据 可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期 [image] 计算给定数据集的香农熵的函数 def calcShannonEnt(dataSet): # 求list...label subLabels = labels[:] # 遍历当前选择特征包含的所有属性值，在每个数据集划分上递归调用函数createTree() myTree
到目前为止，我们所概述的函数仅适用于神经网络一层中的单个节点。每个节点的输出vₖ，成为下一层中每个节点的输入。 然后这个过程在神经网络的每一层中的每一个节点上重复！...非线性关系 记住，如果我们采用当前的分层神经网络，随机设置所有的权值和偏差，那么在输出节点处得到的权值函数仍然是直线的。...现在，我们的节点实际上已经完成了! sigmoid函数允许我们的节点考虑多个输入之间的交互效果和非线性关系。当与网络中所有其他节点连接时，我们的神经网络获得了建模复杂非线性i维关系的能力。...显然，由于我们从每个节点的随机权重和偏差开始，网络的预测从一开始就不准确。这就是我们需要训练网络的原因。...将这个过程形象化的一个简单方法是将图形误差想象成一个向上开口的抛物线函数，其中底部的波谷代表最小的误差。 我们使用一种叫做梯度下降的方法来最小化我们的点在这个损失函数上的导数。
物理评论E 76.3（2007）：036106 1、最初每个节点都始于其所在的社区。 2、每次迭代会随机遍历所有节点。用其大多数邻居的标签来更新每个节点的社区标签，随意打破任何联系。...3、如果现在所有节点都是用大多数邻居的标签标记的，则该算法已达到停止标准。如果不是，重复步骤2。 标签传播很直观。...使LPA适用于我们的无监督机器学习用例。 参数调整非常简单。LPA使用max_iterations参数运行，并且使用默认值5就可以获得良好的结果。...环是将节点连接到自身的边，对于我的目标没有用。如果medium.com/foobar链接到同一域，例如medium.com/placeholderpage，则不会绘制任何的边。...例如，要发现与pokemoncentral.it在同一社区中的所有其他网站（老实说，谁不愿意），请过滤掉label = 1511828488194的所有其他节点。
RANK（）使用图形计算视图： 现在让我们看看如何在创建图形计算视图时使用rank节点实现同样的事情。 注意：此节点仅在SAP HANA SP9版本的图形计算视图中可用。...请参阅“SAP HANA中的图形计算视图”获取计算视图的完整信息。 ? 第三步： 我们可以在屏幕的左侧看到“Rank”节点。...Partition: 此列用于根据我们定义的列对源数据集进行分区。 这与我们在SQL脚本中编写RANK函数相同。 对于我们的场景，分区列将是“ORDER_NO”。...完成Rank节点所需的所有设置后，屏幕将如下所示。 注意：在我们将列添加到“按订单排序”和“分区”部分之前，应该选择列到输出，如下所示。 ? ?...因此，我们已成功地实现了使用作为SAP HANA中图形计算视图的一部分的排名节点的排名函数。 结束。 点击进入：HANA计算视图中的RANK使用方法
RANK（）使用图形计算视图： 现在让我们看看如何在创建图形计算视图时使用rank节点实现同样的事情。 注意：此节点仅在SAP HANA SP9版本的图形计算视图中可用。...请参阅“SAP HANA中的图形计算视图”获取计算视图的完整信息。 第三步： 我们可以在屏幕的左侧看到“Rank”节点。...Partition: 此列用于根据我们定义的列对源数据集进行分区。 这与我们在SQL脚本中编写RANK函数相同。 对于我们的场景，分区列将是“ORDER_NO”。...完成Rank节点所需的所有设置后，屏幕将如下所示。 注意：在我们将列添加到“按订单排序”和“分区”部分之前，应该选择列到输出，如下所示。...因此，我们已成功地实现了使用作为SAP HANA中图形计算视图的一部分的排名节点的排名函数。 结束。
p=23848 最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。...对于我们的分析，我们选择了一个非常相关和独特的数据集，该数据集适用于医学科学领域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病 （ 查看文末了解数据免费获取方式 ） ，基于数据集中采集的变量。...用Python实现决策树 对于任何数据分析问题，我们首先要清理数据集，删除数据中的所有空值和缺失值。在这种情况下，我们不是在处理错误的数据，这使我们省去了这一步。 ...衡量通过决策树分析创建的节点的不纯度 Gini指的是Gini比，衡量决策树中节点的不纯度。人们可以认为，当一个节点的所有记录都属于同一类别时，该节点是纯的。这样的节点被称为叶子节点。...但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。 如果你想学习和实现这些算法，那么你应该探索通过辅助方法学习，并得到专业人士的1对1指导。
它是独立存在的： 如果我们对 x 的值进行平方，它会变成看起来有点像二次方的东西，但实际上并不是二次方。相反，它是一个比二次函数增长得更快的函数，但具有一些相似的属性（例如关于其最低点对称）。...由于我们用来计算面积的变量是任意的，我们可以像下面这样简单地表示上面的方程，我们用y代替第二个x: 你现在可以把它想象成把一条钟形曲线放在x轴上另一条放在y轴上，然后获取它们的所有高度组合并绘制成三维图形...与此类似的是，在维数较少的情况下，知道正方形的面积，然后通过开平方根得到它的边长。 这个技巧并不适用于所有类型的函数。如果二次方程(比如-x²+ 9)，不会得到正确的答案。...原因是这只适用于平方的旋转对称的函数。而高斯曲线，可以从下面类似的二次方程式图中看到它是“四方形的”并且不像上面的曲线那样通过旋转而对称。 但是如何得到体积呢?...虽然这不是一个严格的证明并且我跳过了很多细节(例如，两条钟形曲线的 3D 绘图通常不适用于所有函数，但它适用于我们使用的函数)。
而将大数据描述如下: “大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。” 计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。...不幸的是，分析数据的能力可能是一个瓶颈，继续使用传统的方法并不可取。 ? 人工智能和大数据：完美结合 summer 那么，大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?...请记住，并非所有的趋势都是线性的。线性趋势很简单;一个简单的直线图就足够了。非线性的趋势需要更多地参与，这就是外推函数有用处的地方。这些算法是基于多项式、圆锥曲线或曲线方程的。...它也适用于几个其它领域，包括(但不限于)：故障检测、系统健康监测、传感器网络和生态系统干扰。 贝叶斯原理 在概率论和数理统计学之中，贝叶斯原理描述了一个事件的概率，它是基于与事件相关的条件前验知识。...在此上下文中的图形由顶点、节点或由边、圆弧和线段连接的点组成，并且可以相当复杂和庞大。利用图形原理，可以很容易地了解数据之间的关系。例如，考虑一个复杂的计算机网络。
函数图形可视化 当sigmoid的输入变得更大并趋于正无穷时，sigmoid的输出将趋于1。当输入变小并趋于负无穷大时，输出将趋于0。...现在，由于我们仍在处理概率问题，所以对所有输出节点应用sigmoid可能是有意义的，这样我们就可以得到所有输出的0-1之间的值，但这里有一个问题。...当我们考虑多个类的概率时，我们需要确保所有单个概率之和等于1，因为这就是概率的定义。应用sigmoid并不能确保总和总是等于1，因此我们需要使用另一个激活函数。...我们在本例中使用的激活函数是softmax。这个函数确保所有输出节点的值都在0-1之间，并且所有输出节点值的总和总是等于1。softmax的计算公式如下: ?...因此，我们可以简单地对所有输出节点值保持sigmoid，因为我们试图预测每个类的单独概率。 至于损失，我们可以直接在每个节点上使用日志损失并将其求和，类似于我们在多类分类中所做的。
这种趋势在 DL 领域并不新鲜：每年我们都会看到一个新模型的脱颖而出，它要么在基准测试中显示最先进的结果，要么是一个全新的机制/框架到已经使用的模型中（但是你阅读论文时会感到很简单）。...除了分类之外，回归问题还可以在图数据之上制定，不仅适用于节点，也适用于边。 总而言之，图神经网络的应用是无穷无尽的，取决于用户的目标和他们拥有的数据类型。...消息传递框架 这一切都从一些节点开始，向量 x 描述它们的属性，然后每个节点通过置换等变函数（均值、最大值、最小值……）从其邻居节点收集其他特征向量。换句话说，一个对节点排序不敏感的函数。...至于我们的例子，我们将讨论Kaixiong Zhou 等人提出的可微群归一化[6]。DGN将节点分组，并对其进行独立归一化，输出新的下一层嵌入矩阵。...至于我，我阅读了不同的论文，讨论了一些 GNN 的限制和瓶颈，但将它们统一起来的一个共同点是，所有这些问题都可以与我们用来训练图模型的主要机制相关联，即消息传递。我可能不是专家，但我必须提出一些问题。
下图就能够反映出这些几何对象的类关系。 由于我自己本身对C#比较熟悉（其实其他语言也就不怎么会了），这里我就按照C#的方式来讲一下。 首先要将的是函数。...由于Geometry类是其他类的父类，所以先说该类的实例方法，这些方法将在其继承的类中同样适用。...注意这里的空并不是NULL的意思哈。...这里说的是任意点，但是对于一个图形好像返回的总是同一个点，并不是随机的，只能说返回的点是在图形内，但是具体怎么算的我就不知道了。...返回bit类型，必须集合中的所有Curve都Close了才返回1，否则返回0。 STLength 返回实例中所有Curve的长度的总和，返回float类型。
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