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GraLSP | 考虑局部结构模式的GNN

图1 GraLSP模型设计 2.1提取结构模式 通过匿名游走提取结构模式，对于每个节点，采样一组长度为的随机游走序列，然后计算它们潜在的匿名游走的经验分布和整个图上的平均经验分布作为真实分布。...2.2 结构模式聚合 在聚合结构以及节点级特征时，将重点放在如何在局部结构模式的影响下聚合节点特征，而不是使用级联将二者简单地聚合在一起。...把以上两个目标函数结合在一起，得到一个多任务目标函数，可以同时保留成对节点之间以及成对游走之间的邻近度。 3 实验 实验中使用的四个数据集的统计数据如表1所示： 表1 数据集统计 ?...3.1节点分类 该实验对四个数据集进行节点分类，并且使用整个图来学习表示向量。...作者先分析当前GNN存在难以识别某些结构模式的缺点，之后指出匿名游走是衡量局部结构模式的有效替代方法，然后用向量表示匿名游走序列，并将它们合并到具有多个模块的邻域聚合中，最后提出一个多任务目标函数，该函数可以通过保留成对节点和游走的邻近度来保留特定结构下的语义

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词嵌入技术解析（二）

Hierarchical Softmax的理解 首先回顾一下softmax函数。softmax(规范化指数函数)是网络输出层的函数，用于计算包含至少两种不同类型的词嵌入向量。...这个算法的计算复杂度即是词汇表的大小O(V)。实践表明，我们可以通过使用二叉树结构来有效地地减少此计算复杂度。下面，将介绍Hierarchical Softmax。...而采用Hierarchical Softmax后，由于替换了之前的softmax()函数，所以，隐藏层的词嵌入向量不需要对词汇表每个单词计算其为输出词的概率。...例如假设输出词是w2，因此可以沿着霍夫曼树从根节点（即词嵌入向量）一直走到我们的叶子节点w2（输出词）。由下图可以观察到，仅需执行3步的sigmoid函数计算，就可以确定叶子节点w2的位置。...对从而完成词向量的计算。

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超详细支持向量机知识点，面试官会问的都在这里了

，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机； 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机...所以软间隔的目标函数为： ? 其中： ? 六. 软间隔求解： 与硬间隔类似： 上式的拉格朗日函数为： ? 在满足Slater定理的时候，且过程满足KKT条件的时候，原问题转换成对偶问题： ?...X映射到高维的的ϕ(x)，再计算ϕ(x1)和ϕ(x2)的点积，这一步计算起来开销很大，难度也很大，此时引入核函数，这两步的计算便成了一步计算，即只需把两个x带入核函数，计算核函数，举个列子一目了然（图片来自...如何确定一个函数是核函数： 验证正定核啥的，咱也不太懂，给出： ? 所以不懂，就用人家确定好的常见核函数及其优缺点： ? 九....如何选择核函数： 当特征维数 d 超过样本数 m 时 (文本分类问题通常是这种情况), 使用线性核; 当特征维数 d 比较小. 样本数 m 中等时, 使用RBF核; 当特征维数 d 比较小.

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关于SVM，面试官们都怎么问

，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机； 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机...所以软间隔的目标函数为： 其中： 六、软间隔求解 与硬间隔类似： 上式的拉格朗日函数为： 在满足Slater定理的时候，且过程满足KKT条件的时候，原问题转换成对偶问题： 先求内部最小值，对...如何确定一个函数是核函数 验证正定核啥的，咱也不太懂，给出： 设 , 是定义在 上的对称函数，如果对任意的 ， 对应的Gram矩阵 是半正定矩阵，则 是正定核 所以不懂...如何选择核函数： 当特征维数 超过样本数 时 (文本分类问题通常是这种情况), 使用线性核; 当特征维数 比较小....样本数 中等时, 使用RBF核; 当特征维数 比较小. 样本数 特别大时, 支持向量机性能通常不如深度神经网络 十. 关于支持向量的问题 1.

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语义分割，对抗生成，图学习和算法研究，京东数科 6 篇AAAI 论文精华解读

二、对抗生成研究 2、基于成对比较样本标注的鲁棒条件生成对抗网络 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09298v1.pdf 条件对抗生成网络(conditional GAN...我们进而考虑用弱监督信息去训练CGAN，在文中我们考虑成对比较这种弱监督。成对比较相较于绝对标注具有以下优点：1.更容易标注；2.更准确；3.不易受主观影响。...由于鲁棒支持向量机使用非凸的的目标函数，差分优化方法经常被采用来计算，并使用多个外循环，从而大大地增加了计算复杂性，限制了鲁棒支持向量机在大数据上的使用。...已有的快速数据筛选算法只能使用在凸的目标函数上，因此不能直接应用到鲁棒支持向量机模型。...如何利用这些无标记数据提升有序回归分类器是一个重要的问题。 本文考虑在半监督有序回归数据集上通过优化AUC指标来训练分类器。通过二分类分解法，我们给出了半监督有序回归AUC优化的目标函数。

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图像质量评估：BRISQUE

我们使用均值减去对比度归一化（MSCN）。下图显示了如何计算MSCN系数。 ? 图5 计算MSCN系数的步骤 可以形象化为： ?...图6 MSCN系数的计算 接下来我们介绍起数学原理： 为了计算MSCN系数，将 ? 像素处的图像强度 ? 转换为亮度 ? ： ? 其中 ? （M和N分别是高度和宽度）。函数 ? 和 ?...我们在C ++和Python中使用GaussianBlur函数来计算MSCN系数，如下所示： C++ Mat im = imread("image_scenery.jpg"); // read image...可以使用Python和C ++计算成对乘积，如下所示: C++ // declare shifting indices array int shifts[4][2] = {{0, 1}, {1, 0},...接下来，我们将使用这5张图像来计算大小为36×1（即18个数字的数组）的特征向量。请注意，原始输入图像可以是任何尺寸（宽度/高度），但是特征向量的大小始终为36×1。

2.6K20

如何找到相似Graph？DeepMind提出超越GNN的图匹配网络

首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。...图 1：二元函数相似性学习问题。检查两个图是否相似需要推理图的结构和语义。左边两个控制流图对应使用不同编译器编译的相同函数（因此二者比较相似），但右侧图对应的是不同函数。...解决方案 为了解决图相似性学习问题，该论文研究了 GNN 在这种情况中的使用，探讨了如何用 GNN 将图嵌入到向量空间，并学习这种嵌入模型，从而使向量空间中相似的图靠近、不相似的图分开。...GMN 没有单独计算每个图的图表征，它通过跨图注意力机制计算相似性分数，来关联图之间的节点并识别差异。该模型依赖成对图计算图表征，因此它比嵌入模型更强大，并在准确率和计算之间做出了很好的权衡。...图匹配网络 图匹配网络以一对图作为输入，计算它们之间的相似性分数。和嵌入模型相比，图匹配模型联合成对图计算相似性分数，而不是先将每个图独立地映射到向量上。

2.1K40

机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点

机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。...机器学习算法的核心问题是如何找到最优的参数，以及如何评估参数的好坏。...支持向量机的目标函数是最小化结构风险，也就是让模型输出和真实值之间的误差最小，并加上一个正则化项来控制模型复杂度。支持向量机的优化算法可以是序列最小优化法、核技巧等等。...支持向量机的优点是具有良好的泛化能力，能够处理高维和非线性数据，缺点是计算复杂度高，需要调节多个超参数。...生成对抗网络的目标函数是最大化生成器和判别器之间的对抗损失，也就是让生成器能够欺骗判别器，而让判别器能够识别出真假数据。生成对抗网络的优化算法可以是随机梯度下降法、Adam等等。

2.2K01

ML算法——线代预备知识随笔【机器学习】

这种情况下，如果我们想通过矩阵分解的形式将原本比较复杂的矩阵问题分解成比较简单的矩阵相乘的形式，会对其进行奇异值分解。...U的列向量：左奇异向量 V的列向量：右奇异向量 对角阵不是方阵，这说法头一次见，如何确定Σ的元素？...在这种情况下，可以使用广义逆矩阵来求解最小二乘问题，从而提高模型的拟合效果。 矩阵逆的估计：当遇到矩阵逆难以直接计算的情况时，可以使用广义逆矩阵来估计矩阵的逆。...例如，在PageRank算法中，可以通过使用广义逆矩阵来计算网站的PageRank值。 特征值和特征向量的求解：在机器学习中，特征值和特征向量通常用于对数据进行降维或进行模型训练。...3.4、向量导数 向量矩阵求导，本质是多元函数求导，矩阵比多元函数，在表达上更简洁方便。

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机器学习算法复习手册——SVM

关于支持向量 前面讲了线性可分情况下SVM是如何优化的，即通过“间隔最大化”，而间隔最大化，是挑离超平面最近的那些点来优化，这些点，也有自己特殊的名字——支持向量。...当然，这里转化成对偶问题，最重要的还是为了方便后面核函数的引入。 对于这里的对偶问题怎么求解呢？由于刚刚也提到过，这个方程的求解复杂度正比于样本的数量，因此计算的开销还是很大。...如果映射方式不变，原特征空间维度为K的话，那么使用高维映射直接计算，复杂度是，而使用核函数，复杂度只有。这就是核的威力！ 所以，关键是我们要找到高维空间内积与原空间的关系，即核函数。...核函数一旦确定，我们就可以不用关心高维映射具体是怎么实现的，只用使用核函数计算出结果就行了。...将其展开之后，可以知道对应的高维映射空间的维度为，内积的计算复杂度为，而使用核函数的计算复杂度为。 高斯核 高斯核，又称为径向基函数核（RBF核），公式为：。

50410

数学建模常用模型03：层次分析法

，比如景色、舒适度，这些没有具体数据的，使用层次分析的时候，不仅需要做准则层对于目标层的成对比较矩阵，也要做方案层对于准则层的成对比较矩阵。...我们直达无数据的时候，使用成对比较矩阵，最终得到“权向量”加起来恰好是1，对于有数据可以做一个转化，就是把有数据全部转化为加起来恰好是1的。...第一步：层次结构 目标层：选择旅游地 准则层：景色、费用、居住 方案层：去P1，去P2或者去P3 第二步：构建成对比较矩阵 为了方便，我们用表格代替 第三步：一致性检验及计算权向量 经过一致性检验，一致性检验...CI=0通过(关于一致性检验，可以不需要理解) 计算权向量：0.143、0.4285、0.4285 (第三步的过程直接通过给出的程序就能算出来了) 第四步：计算组合权向量并做组合一致性检验 P1、P2、...P3对于准则层中“景色”的成对比较矩阵 图片 计算出各项得分：0.143、0.4285、0.4285 P1、P2、P3对于准则层中“居住”的成对比较矩阵 图片 计算出各项得分：0.143、0.4285、

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R语言实现逻辑回归模型

逻辑回归进行预测 但是，在更仔细地研究更适合于逻辑回归的模型诊断之前，首先应该了解如何使用带有glm（）的predict（）函数。为了返回概率，我们必须指定type =“response”。...（这实际上等于指定type =“link”并使用阈值0），使用ifesle将所有预测值大于0.5的结果记为Yes，小于等于0.5的结果记为No。...可以使用base中table（）函数生成此矩阵。...，下面编写了一个函数，用于计算模型的错误率。...全书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析

4.6K20

广告行业中那些趣事系列30：实际业务超好用的SimBERT

这个任务的本质是获取文本的语义向量，然后在文本库中根据相似度(这里计算相似度的方法很多，比如余弦相似度等等)计算和当前文本的语义向量相近的文本向量，这里文本库存储的也是文本对应的语义向量。...Seq2Seq任务主要使用编码器和解码器结构，编码器会将输入的一段文本编码成固定大小的向量hn，然后解码器会根据这个向量hn通过自回归的方式来解码生成对应的文本。...SimBERT模型的损失函数包括两部分，第一块是构建Seq2Seq任务，也就是通过输入文本去预测对应相似文本；第二块是构建语义相似度任务，会根据文本对应的CLS向量来计算相似度。...这种方式的生成条件粒度比较粗，参考头条的巨量创意平台，会同时根据行业和用户输入的关键词来生成对应的广告文案，相当于生成的文案不仅是属于当前行业标签，而且会尽量包含用户输入的关键词，相当于生成的文案粒度更细了...3.2 实践相似文本检索任务 相似文本检索任务其实就是先根据SimBERT或者BERT来获得文本对应的语义向量，同时将文本库中的文本也加工成语义向量，最后计算向量相似度找距离最近的文本作为相似文本。

62820

深度学习界明星：生成对抗网络与Improving GAN

在生成对抗网络中，不再是将图片输入编码器得到隐含向量然后生成图片，而是随机初始化一个隐含向量，根据变分自动编码器的特点，初始化一个正态分布的隐含向量，通过类似解码的过程，将它映射到一个更高的维度，最后生成一个与输入数据相似的数据...这时自动编码器是通过对比两张图片之间每个像素点的差异计算损失函数的，而生成对抗网络会通过对抗过程来计算出这个损失函数，如图2所示。 ? 图2 生成模型 2 ....这里之所以用LeakyReLU 激活函数而不使用ReLU 激活函数，是因为经过实验，LeakyReLU 的表现更好。...如果函数f 满足Lipschitz 连续条件，那么它就满足下面的式子： ? 我们不希望函数的变化太快，希望函数f 变化能比较平缓。 那么可以将上面的式子改成GAN： ?...也就是说构建一个神经网络D 作为判别器，希望D 输出的变化比较平缓，在实际计算中限制D 中的参数大小不超过某个范围，这样就使得关于输入的样本，D 的输出变化基本不会超过某个范围，所以就能够基本满足Lipschitz

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BERTology遇上生物学：深入理解蛋白质语言模型中的注意力机制

对于token对探测任务（联系图），按照TAPE的实现，通过两个token输出向量的乘积来构建成对特征向量.对于不同的任务，作者采用不同的评价标准。...通过计算每对氨基酸之间的关注相似度，然后将该指标与基于取代矩阵的成对相似度进行比较，来评估关注是否跟踪相似属性。...所有这种成对相关性的值如图3a所示。作者将这些分数与图b中的BLOSUM分数进行比较，发现皮尔森相关系数为0.80，这表明注意力在很大程度上与替代关系保持一致。 ?...通过将数据集中所有氨基酸对（i，j）的注意力权重αi，j进行分箱，并计算每个仓中所接触的成对氨基酸的比例，来估算接触概率。结果如下图所示。...下图中还显示了该头部靶向结合位点的估计概率，它是注意力权重的函数。作者指出token通常在序列中较远处靶向结合位点。

1K50

大型语言模型：SBERT — 句子BERT

以嵌入的形式表示单词具有巨大的优势，因为机器学习算法无法处理原始文本，但可以对向量的向量进行操作。这允许使用欧几里得距离或余弦距离等标准度量来比较不同单词的相似性。...通过使用这两个向量，作者提出了三种优化不同目标的方法，这将在下面讨论。 分类目标函数 该问题的目标是将给定的一对句子正确分类为几个类别之一。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时，这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT，我们提取了所有必要的句子嵌入。...之后，我们可以直接计算所有向量之间所选的相似度度量（毫无疑问，它仍然需要二次比较次数，但同时我们避免了像以前那样使用 BERT 进行二次推理计算）。

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