给定一个SuccessorsFunction和一组节点构建图

是指根据给定的SuccessorsFunction和一组节点，构建一个图结构。在图中，节点表示实体或对象，而边表示节点之间的关系或连接。

SuccessorsFunction是一个函数，用于确定给定节点的后继节点。它接受一个节点作为输入，并返回与该节点直接相连的后继节点的列表。这个函数可以根据具体的需求和场景进行定义和实现。

构建图的过程可以通过遍历节点集合，并使用SuccessorsFunction来确定每个节点的后继节点。然后，将节点和它们的后继节点之间的关系表示为图的边。

图可以用于表示各种复杂的关系和结构，例如社交网络、知识图谱、路由网络等。它可以帮助我们理解和分析实体之间的关系，以及进行各种图算法和图分析。

在云计算领域，构建图可以用于表示云服务之间的依赖关系、网络拓扑结构、资源分配等。通过构建图，我们可以更好地理解和管理云计算环境中的各种资源和服务。

腾讯云提供了一系列与图相关的产品和服务，例如腾讯云图数据库TGraph、腾讯云弹性MapReduce、腾讯云弹性容器实例等。这些产品和服务可以帮助用户在腾讯云上构建和管理图结构，实现各种图算法和图分析任务。

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521三大问：啥是GNN？GNN咋学？GNN何用？

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再看最著名的 NP 问题之 TSP 旅行商问题

子集和问题（Subset Sum Problem）：给定一组整数和一个目标整数，判断是否可以从这组整数中选择某些数，使它们的和等于目标整数。...图的着色问题（Graph Coloring Problem）：给定一个图，找到一种方法为每个节点分配一个颜色，使得相邻节点具有不同的颜色。...哈密尔顿回路问题（Hamiltonian Circuit Problem）：给定一个有向或无向图，找到一个闭合路径，该路径经过每个节点恰好一次。...最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem）：给定一个图，找到一个节点的子集，其中没有两个节点相邻，使得这个子集的大小最大。...最长简单路径问题（Longest Simple Path Problem）：给定一个有向图，找到一个最长的路径，该路径不经过任何节点两次。

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DeepMind用神经网络自动构建启发式算法，求解MIP问题

将神经求解器和 Tuned SCIP 与原始对偶间隙（primal-dual gap）在一组实例上的平均值进行比较，图 2 所示，神经求解器在相同的运行时间内提供了更好的间隙，或者在更短的时间内提供了相同的间隙...将 MIP 表示为神经网络的输入该研究使用 MIP 的二部图表示，方程（1）可用于定义二部图，其中图中的一组 n 个节点对应于被优化的 n 个变量，另一组 m 个节点对应于 m 个约束，参见图 3。...设 GCN 的输入为图，其中 V 为节点集合、ε为边集合、A 为图邻接矩阵。对于 MIP 二部图，V 是 n 个变量节点和 m 个约束节点的并集，大小 N := |V| = n + m。...解决方案预测作为条件生成模型考虑一个整数程序（即，所有变量都是整数），其参数为 M = (A, b, c)(见方程 1)，并在一组整数变量 x 上有一个非空可行集。...给定树节点的决策完全是该节点的本地决策，因此学习策略只需要将节点的表示而不是整个树作为输入，由此实现更强的可扩展性。

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学界 | 为给定任务自动生成神经网络：MIT提出RNN架构生成新方法

对于给定的架构定义，我们可以通过遍历来自源节点到最后节点 h_t 的树而把 DSL 编译为代码。...研究人员获得了两组源代码，一组用于节点需要的初始化，比如定义矩阵乘法的一组权重；一组用于运行时的前向调用。...通过强化学习构建累加架构在一个从输出 h_t 开始的时间，DSL 中的架构一个累加地构建的节点。最简单的智能体是随机的，它选择来自算子集的下一节点，而不在搜索空间中内化关于架构或最优化的任何知识。...优先允许智能体构建架构，因为智能体在可能的构架空间中可以学习聚焦在有希望的方向上。对于做出选择下一节点决策的智能体，它必须有一个架构当前状态的表征，以及一个指导性的工作存储器。...我们提出了一个域定义语言（DSL）用于自动架构搜索，可以产生任意深度和宽度的新 RNN 模型。

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万字综述，GNN在NLP中的应用，建议收藏慢慢看

有代表性的依存图构建方法，给定输入段和其提取的分析树，包括三个关键步骤。1）构建依赖关系，2）构建顺序关系，3）最终的图转换。...然后，在知识库中添加两个节点，即源节点和目标节点，并从节点v1到节点v2添加一条边类型为rel的有向边。构建KG的第一件事是获取给定查询中的术语实例。...许多工作表明，这种现象有助于更好地理解语料库的复杂结构和逻辑，解决歧义。为了有效地利用共指信息，共指图用来显式的建模隐性共指关系。给定一组短语，共指图可以连接文本语料库中指代同一实体的节点（短语）。...例如，给定一个自然语言文本，构建的依赖图是包含多种关系的任意图，传统的GNN方法无法直接利用。因此，在本小节中，将首先讨论将任意图转换为同质图的各种策略，包括静态图和动态图。...从技术上讲，给定一个句子，SRL模型会预测一组标记的谓语-参数-角色三元组，而每个三元组包含一个可能的谓语标记和两个候选标记。

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贝叶斯分类器

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