开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

将边添加到无尺度网络

是指在无尺度网络中增加新的连接边，以改变网络的拓扑结构。无尺度网络是一种具有幂律分布特征的网络，即少数节点具有非常高的度数，而大多数节点具有较低的度数。

在无尺度网络中添加边可以带来以下几个影响：

增加网络的连通性：通过添加边，可以增加节点之间的连接，提高网络的连通性。这有助于提高信息传播的效率和速度。
改善网络的鲁棒性：无尺度网络中的高度连接节点被称为“关键节点”，它们对网络的稳定性和鲁棒性起着重要作用。通过添加边，可以增加关键节点之间的连接，提高网络的鲁棒性，使网络更加抗击攻击和故障。
形成更多的社区结构：无尺度网络中存在着明显的社区结构，即节点之间形成紧密的群组。通过添加边，可以促进社区内节点之间的连接，加强社区结构，有助于实现更好的信息交流和合作。
提高网络的性能：通过添加边，可以缩短节点之间的距离，减少信息传播的路径长度，从而提高网络的性能和效率。

在云计算领域，将边添加到无尺度网络可以应用于以下场景：

社交网络分析：在社交网络中，通过添加边可以发现更多的社区结构和关键节点，从而进行社交网络分析、用户行为预测等任务。
网络安全：通过添加边可以增强网络的鲁棒性和抗攻击能力，提高网络的安全性。
信息传播：在信息传播过程中，通过添加边可以加快信息的传播速度，提高信息的覆盖范围。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全等方面的解决方案。以下是一些相关产品和对应的链接地址：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云网络（VPC）：提供安全可靠的网络环境，支持自定义网络拓扑和访问控制。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vpc
云安全中心（SSC）：提供全面的安全监控和防护服务，帮助用户保护云上资源的安全。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ssc

请注意，以上链接仅为示例，具体产品和服务选择应根据实际需求进行评估和选择。

相关搜索:将权重添加到网络中的边什么时候可以使用无尺度神经网络？Tikz-无节点的网络绘制边(隐形节点) Latex 将边属性添加到由R中的共现矩阵构造的网络用c将加权边添加到链表图中如何将边添加到现有的图中？将ytick添加到Seaborn JointGrid中的边距将边距添加到R中的多向表格将外部描边添加到冲突的画布矩形将边添加到matplotlib散点图中的X标记将项目添加到索引: QuerySet无属性保存将特定页边距添加到部分内的文章将传出边的计数添加到顶点的elementMap 将非镜像功能添加到Inception网络如何将节点添加到现有网络？将CSS样式添加到文章页上的Wordpress边栏 Tinkerpop3/Gremlin。Find (A) Upsert (B)将边A添加到B 将彩色面添加到绘图网络图中如何将淡入淡出的边添加到矩形可绘制？HTML如何将页边距添加到嵌套列表的底部

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于无尺度网络模型的启发——一种新型数据中心架构的设想

无尺度网络（Scale Free Network），在网络理论中指的是一类有特定特征的网络。无尺度网络所具有的特征是：大部分节点只有极少的边连接，只有极小一部分节点有大量的边连接。...由此我们得出，在无尺度网络中，失去一个乃至若干个普通节点，对网络的影响是极小的，而失去一个权值极大的关键节点或可对网络造成巨大影响。...这个发现让人们试图将无尺度网络模型引入当今的互联网体系研究当中。图1为无尺度网络模型示意图。 ?...图一既然网页群可以适用无尺度网络模型，那么对于互联网物理层的这些路由器、交换机以及数据中心，能否适应无尺度网络模型呢？...图2 从无尺度网络理论上看，这种架构将“关键节点”所具有的连接数“亚离散化”了，所谓“亚离散化”，从全局网络看“关键节点”依然具有极大量的连接数，它依然使网络拓扑具有很强的鲁棒性，但是从内部看，“关键节点

64911 0

KDD22|序列推荐：多行为超图增强的Transformer

MBHT 框架中，设计了一个分层 Transformer 网络，有两种不同的尺度设置p1和p2。多尺度 Transformer 可以产生三个特定尺度的序列行为embedding。...例如，当决定向用户推荐特定商品以了解他们的潜在购买偏好时，探索用户与该商品之间过去的多行为交互（例如，页面浏览、添加到收藏夹）将很有用。...如，一些用户喜欢将许多商品添加到他们最喜欢的列表或购物车中，但以后只会购买其中的一小部分。相比之下，另一组用户只有在表现出强烈的购买意愿时才将他们感兴趣的产品标记为最喜欢的。...逐商品的语义依赖超图通过不同商品之间的编码语义依赖关系，同时将多个高度相关的商品与超边连接来生成逐商品语义超图。...通过将矩阵 M_p 和 M_q 与列边连接起来，从而进一步将两个超图结合起来。即 M=M_p \| M_q 。

1.1K1 0

将U-Net用于图像去雾任务，一种具有密集特征融合的多尺度增强去雾网络 | CVPR2020

本文首先证明了boosting策略也将促进图像去雾任务。考虑到这两个原理，本文提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合（DFF）的多尺度增强去雾网络（MS-BDN）。...将网络的解码器中引入图像恢复模块，具体的，在解码器中并入了“Strengthen-Operate-Subtract”（SOS）增强策略，以逐步恢复无雾图像。...主要贡献：1、提出了一种多尺度增强除雾网络，将增强策略和反投影技术巧妙地结合到了图像除雾中。2、证明了该增强策略可以帮助图像除雾算法。...这种平铺策略对于将网络应用于大型的图像非常重要，否则分辨率将受到GPU内存的限制。...对于图像去雾，SOS增强策略的计算方式类似于： 2、Deep boosted dehazing network 在用于去雾的U-Net网络中，将解码器即为无雾图像恢复模块。

3K6 1

Brief Bioinform｜跨尺度图对比学习预测药物靶点结合亲和力

图1 CSCo-DTA结构图如图1A, 1C所示，为了提取分子水平的特征，将药物和靶点蛋白质分子建模为无向图。对于药物分子图，图中的节点和边分别表示原子和原子间的键。...对于蛋白质分子图，图中的节点和边分别表示残基和残基之间的接触。利用图卷积网络(GCN)对分子级图的拓扑结构进行编码。...在药物靶点网络中，药物和靶点被表示为图上的节点，它们之间的连接被认为是边，这对应于观察到的特定药物和靶点之间的相互作用。在DTA网络中，边的权重是药物-靶点结合亲和力分数的归一化值。...结果作者将CSCo-DTA与一些具有代表性的方法进行了比较。如表1所示，将MSE和r2作为评估指标，更低的MSE和更高的r2说明性能更好。...在去除网络尺度的特征方面，通过用随机初始化的向量替换网络节点特征，通过用0-1二值替换网络中的边权值。如图2所示，结果证明了不同尺度特征、多尺度特征融合和对比学习对于CSCo-DTA的重要性。

2811 0

综述|图像分割技术介绍

基于图论的分割方法此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割（MIN-CUT）[1]问题相关联，通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V，E)，其中，V={v1，…，vn}是顶点的集合，E为边的集合。...如果一个割，它的边的所有权值之和最小，那么这个就称为最小割，也就是图割的结果。根据网络中最大流和最小割等价的原理，将图像的最优分割问题转化为求解对应图的最小割问题。...2013年，LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样，将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类，最终得到每个像素所属的语义类别。

2.3K1 0

图像分割技术介绍

基于图论的分割方法此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割（MIN-CUT）[1]问题相关联，通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V，E)，其中，V={v1，…，vn}是顶点的集合，E为边的集合。...如果一个割，它的边的所有权值之和最小，那么这个就称为最小割，也就是图割的结果。根据网络中最大流和最小割等价的原理，将图像的最优分割问题转化为求解对应图的最小割问题。...2013年，LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样，将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类，最终得到每个像素所属的语义类别。

1.1K8 0

图论方法在大脑网络中的应用

边可以采用二进制值或加权值，边可以是有向的，也可以是无向的，这取决于如何根据真实数据估计交互作用。选择合适的图论方法来建模和分析真实数据需要考虑边表示的性质。...节点和边的注释可以通过允许将额外的数据层连接到网络元素来解决简单图的这种限制，这对于识别具有生物学意义的网络社区很有用。...中间尺度可以通过单个图元素周围的分层邻域或通过考虑子图或模块来获取。模块是网络节点及其相互边的子集，其连通性模式可划分为不同的模、块类别。...保存和表示大脑网络的完整多尺度结构的一种方法是跨多个空间分辨率执行聚类方法，该方法将整个可能的空间分辨率范围内的采样与层次聚类相结合。...如果这些节点保持的相互连接比偶然时所预料的（即合适的零模型）更紧密，则该网络被称为“富人俱乐部组织”（见图2）。从人类的结构连接体到无脊椎动物的连接体，几乎在所有的结构连接数据中都发现了富人俱乐部。

9221 0

图像分割技术介绍

基于图论的分割方法此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割（MIN-CUT）[1]问题相关联，通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V，E)，其中，V={v1，…，vn}是顶点的集合，E为边的集合。...如果一个割，它的边的所有权值之和最小，那么这个就称为最小割，也就是图割的结果。根据网络中最大流和最小割等价的原理，将图像的最优分割问题转化为求解对应图的最小割问题。...2013年，LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样，将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类，最终得到每个像素所属的语义类别。

1.8K4 0

原来Transformer就是一种图神经网络，这个概念你清楚吗？

/向量输入阶段，将多个注意力头级联（每个注意力头都可能输出不同尺度的值），最终会导致最后的向量 h_i^ℓ+1 有不同的值。...GNN 构建图展示图神经网络（GNNs）或图卷积网络（GCNs）在图形数据中建立节点和边的表示。...在最基本的形式中，GNNs 更新了第一层节点 i 的隐藏特征 h，并通过节点自身特征 h_i^l 的非线性转换添加到每个相邻节点 j∈N(i) 的特征 h_i^l 集合中： ?...句子就是全连接词语的图为了让 Transformer 和图神经网络的关系更直接，我们可以将一个句子想象为一个全连接图，每个词都和其余的词相连接。...中表明，在无重大性能影响的训练之后，Transformer 头可以被『剪枝』或『移除』。

7153 0

【Embedding】LINE：大规模信息网络的潜入方法

LINE 适用于任何类型的网络结构，无论是有向图还是无向图，以及是否加权（DeepWalk 只适用于有向网络）。LINE 能够在单台服务器上训练数小时即可完成数百万结点和数十亿条边的网络训练。 2....first-order 是指网络中节点之间的局部连接，对每条无向边进行建模，我们给出联合概率：其中，表示节点 i，为节点 i 对应的 Embedding 向量。...，因为我们用的是无向边。...因此一个简单的方法就是将一个加权边分成多个权值为 1 的二元边，例如：一个权值为 4 的边，我们可以将其分成 4 个权值为 1 的二元边。但这样又会出现新的问题：内存开销过大。...（包括加权/无权，有向/无向，稀疏/稠密），同时也适用于大尺度网络（类似的 GloVe 的训练方式，所以速度快）；设计了一个基于边的采样算法来优化目标函数，该算法克服了现有的随机梯度下降的局限性。

1.1K2 0

人类如何学习和表征网络？

为了模拟他们的环境，从年轻时起，人们就被要求学习由这些项目(节点)形成的网络结构以及它们之间的联系(边)。但是，当人类只经历单个项目的序列时，他们如何发现网络的大规模结构？...我们首先描述已建立的结果，这些结果表明人类可以检测到精细尺度的网络结构，例如项目之间转换概率的变化。接下来，我们将介绍直接控制转移概率差异的最新实验，证明人类行为关键取决于网络的中尺度和宏观尺度特性。...2.1 学习局部结构网络最简单的属性是与单个节点和边相对应的属性，例如边的权重，它决定了两个节点之间的连接强度，以及节点的程度或其连接数量。...图2 人类行为取决于网络拓扑 2.2 学习中尺度结构网络的中尺度结构反映了节点组和边组的组织特性。一个这样的属性是集群化，或者具有公共邻居的一对节点自己形成连接的趋势。...在这种情况下，人们只需执行最大似然估计，从而得到真实过渡结构p的无偏估计。相反，如果f (t)在所有时间尺度t ≥1上是一致的，那么学习者同等地加权所有距离的转变(图。

3213 0

WGCNA的理论背景知识

WGCNA对基因间表达量的相关系数取n次幂，使得相关系数数值的分布逐渐符合无尺度分布，按gene表达模式进行分类，将模式相似的gene归一一个模块module，而不是一般的cluster，因此WGCNA...网络的数学名称是图，图论中每一个节点node有一个概念，那就是度degree，一个点的度指的是图中该点所关联的边数edge。...scale-free network特点是存在少数节点，具有明显高于一般点的度，也就是并不是平均分布，这些点称为hub，由少数hub与其它节点关联，构成真哥哥网络。...这样的无尺度网络的节点读书与具有该度数的节点个数服从幂分布，这就为寻找最佳参数提供了理论依据。进化的过程中，生物选择了这种网络有其进化意义。...整个生物网络中，少数的关键性的gene执行主要功能，只要保证hub的完整性，整个生物网络就不会坍塌，那生命体系就不会受太大影响。 WGCNA的详细流程 WGCNA关键模块和hub基因筛选

1.2K3 1

PrimeKG : 构建知识图谱以实现精确医疗

PrimeKG整合了20个高质量资源，以4050249种关系描述了17080种疾病，这些关系代表了10个主要的生物学尺度，包括疾病相关的蛋白质扰动、生物学过程和途径、解剖学和表型尺度，以及所有已批准和试验性药物及其治疗作用...1 研究介绍本研究旨在将包含疾病信息的原始数据资源整合为一个全面的、疾病丰富的和功能性的知识图谱，但存在三个挑战：（1）现有的疾病网络分析方法需要专家对知识图谱中的数据进行审查和管理，需要大量的人工劳动和昂贵的专家投入...2 方法（模型） PrimeKG设计为具有10种类型的节点和30种类型的无向边的异构网络。...2.3构建PrimeKG 他们将统一的原始数据资源合并到一个图中，并提取其最大连通分量，如图2c所示，整合了各种处理过的、精选的数据集，并通过删除Nan和重复边、添加反向边、再次删除重复边和删除自循环来清理图谱...因为Mondo包含许多没有明确临床相关性的重复疾病实体，因此他们将Mondo中的疾病分组为医学相关实体，他们采用了一种半自动的无监督方法来对PrimeKG中的疾病概念进行分组、使用跨疾病名称的字符串匹配策略来识别疾病组

1.2K3 1

复杂性思维第二版二、图

边可以是有向或无向的，这取决于它们表示的关系是不对称的还是对称的。在路线图中，你可能会使用有向边表示单向街道，使用无向边表示双向街道。...因此，你可以使用无向边来表示 Facebook 网络，并将有向边用于 Twitter。图具有有趣的数学属性，并且有一个称为图论的数学分支，用于研究它们。...2.2 NetworkX 图 2.2：表示城市和高速公路的无向图为了表示图，我们将使用一个名为 NetworkX 的包，它是 Python 中最常用的网络库。...否则，我们将节点添加到seen，并将其邻居添加到栈。当栈为空时，我们无法再到达任何节点，所以我们终止了循环并返回。...如果节点还没有访问，我们添加它是常量时间，然后将邻居添加到栈中，这相对于邻居数量是线性的。为了使用n和m表达运行时间，我们可以将每个节点添加到seen和stack的总次数加起来。

9413 0

「AI 口罩检查官」上线，0.3 秒检查口罩佩戴情况

模型基于主干网络 FaceBoxes，对于光照、口罩遮挡、表情变化、尺度变化等常见问题具有很强的鲁棒性，并且能够在多种不同端、边、云设备上实时检测，在落地过程中做到真正实用。 ?...此外，该模型具有以下三个特点：无接触快速预警，且 7*24 小时守护：从检测开始到识别完成仅需 300ms，准确率效果大于 98%，精准判断未戴口罩人士。...支持多种部署形式：可以将口罩识别模型以公有云 API、私有化本地部署、设备端 SDK 多种形式使用，与客户自有业务灵活适配，可综合应用移动端 App、视频检测等多种业务中使用。...为了最大程度方便开发者应用，百度深度学习平台飞桨通过简单易用的预训练模型管理工具将人脸口罩检测模型开源出来，只需基本的 Python 编程能力，即可快速上手调用。...PyramidAnchors 可以很容易地添加到一般的基于 anchor 的结构中。 ? PyramidAnchors 自动生成，不需要额外标签第二，高层次的环境特征应该和低层级的充分结合。

8251 0

ECCV2020 | Ocean：目标感知的Anchor-free实时跟踪器，速度70+FPS！刚开源

分类网络负责确定一个区域是属于前景还是背景，而回归网络则预测目标对象内的每个像素到groundtruth边界盒的四个边的距离。...3 具体实现 3.1 Object-aware Anchor-Free Networks Anchor-free回归网络为了解决当预测的边界盒变得不可靠时，跟踪器会快速漂移的问题，我们引入了一种新的无锚回归来进行视觉跟踪...这种无锚回归算法在训练时将groundtruth box中的所有像素都考虑在内，即使只识别出一个很小的区域作为前景，也可以预测目标物体的尺度。因此，跟踪器能够在一定程度上修正推理过程中的弱预测。...我们将单尺度特征通过三个平行扩张的卷积层[48]，再将相关特征逐点求和融合，如图3(特征组合)所示。目标定位：这一步使用所提出的网络来定位搜索图像中的目标。...分类网络预测的两个概率po和pr通过权重ω进行加权： ? 我们对尺度变化施加惩罚来抑制物体大小和高宽比的大变化，如下所示: ?

2.8K1 0

图布局算法的发展

在 1999 年，Hadany和 Harel 首次将多尺度算法 [16] 应用到图布局的过程中，使用简单的梯度下降来最小化计算模型的能量。...第二年，Hachul 和 Jünger 提出了 FM 3 算法 [19] ，其通过一种“势能”系统来完成多尺度的布局思路，且首次将四叉树进入到布局过程来计算节点的近似势能信息。...在这一阶段，图数据的可视化进入了第三个十年，将目标转移到描述真实的社会网络之后，如何更好的展现数据的结构似乎成为了首要目的，这一阶段有相当一部分的研究都侧重在美学设计方面，即如何减少混乱、如何呈现小世界网络...OpenOrd算法主要采用了四种思想，即多尺度布局、节点聚集、并行计算和启发式的边切割，主要贡献即提出了可行的并行图布局思路和具体实现（在 Gephi 0.9.0 版本被纳入到布局算法中 [34] ），...基于遗传算法的无向图画图算法[J]. 数学杂志, 1998(s1): 68-72. [22] 孙炜, 吴伟民, 陈志峰. 基于遗传模拟退火算法的图的三维可视化[J].

2.2K3 0

对SNAP图数据进行度分布统计

度分布的统计学特性（以下转自网络）泊松分布和幂律分布自然界与社会生活中，许多科学家感兴趣的事件往往都有一个典型的规模，个体的尺度在这一特征尺度附近变化很小。...这里的无标度是指网络缺乏一个特征度值（或平均度值），即节点度值的波动范围相当大。...这两种网络的一个形象化的比较如图所示。具有相同节点数和边数的随机网络（左）和无标度网络（右）。 ?...幂律分布的动力学影响幂律特性的度分布对无标度网络的动力学性质有着极其深刻的影响。...但对无标度网络上传染病模型的研究结果表明，不存在类似的阈值，只要传染病发生，就将长时间存在下去，这一特性表明，要想在Internet这样的无标度网络上彻底消灭病毒，即使是已知的病毒，也是不可能的。

1.8K5 2

干货 | 嘿！你和遗传算法的距离也许只差这一文(附C++代码和详细代码注释)

尺度变换选用的经典方法：线性尺度变换、乘幂尺度变换以及指数尺度变换。介绍如下：（1）线性尺度变换是用一个线性函数表示，其中a为比例系数，b为平移系数，F为变换前适应度尺度，变换后适应度尺度。...（2）乘幂尺度变换是将原适应度尺度F取k次幂。其中k为幂，F为转变前适应度尺度，为转变后适应度尺度。...五遗传算法应用举例以Max-cut problem问题为例，即将一个无向图切成2个部分（子图），从而使得2个子图之间的边数最多。...例如S1=7,表示把无向图切成两个子图，两个子图之间的边数为7，此时我们可以把编号为4，5，6，7的顶点划为子图1，把编号为1，2，3的顶点划为子图2，故可编码为0001111，但不唯一(因为两个子图之间的边数为...GA-master\data\dsjc001.txt" ); ofstream fout ( "C:\Users\jp\Desktop\Output.txt" ); int N, E;//算例规模（节点数，无向边数

3.8K8 0

脑网络的小世界属性

利用秀丽隐杆线虫神经系统中所有N = 302个神经元之间突触和间隙连接连通性的数据(White等人，1986)，构建了一个二值无向图，将每个神经元表示为相同的节点，将每个突触(~ 5000)或间隙连接(...~ 600)表示为节点之间相同的、未加权的和无向的边。...随着解剖分辨率从宏观尺度“放大”到微观尺度，小世界的自相似性将由网络路径长度和聚类参数的尺度不变性来索引。...如果阈值较低，并且将许多弱权重作为边添加到图中，则连接密度将增加；如果阈值很高并且只有最强的权重被表示为边缘，则连接密度将降低。...(A)我们可以将WS模型的概念扩展到加权图，首先构建一个网格，其中边按距离加权，使得空间相邻节点之间的边比空间较远节点之间的边具有更强的加权。

2.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭