背景 消息传递模型(Message Passing Model)基于拉普拉斯平滑假设(领居是相似的),试图聚合图中的邻居的信息来获取足够的依据,以实现更鲁棒的半监督节点分类. 图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)和标签传播算法(Label Propagation, LPA)均为消息传递算法,其中GNN主要基于传播特征来提升预测效果,而LPA基于迭代式的标签传播来作预测. 一些工作要么用LPA对GNN预测结果做后处理,要么用LPA对GNN进行正则化.但是,它们仍不能直…

论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文工作: 1)正式区分了 K-hop 邻居的两个不同的内核,它们在以前的工作中经常被滥用.一种是基于图扩散(…

Message Passing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 1187    Accepted Submission(s): 423 Problem Description There are n people numbered from 1 to n. Each people have a unique mes…

论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:  论文来源:ICML 2017 论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.01212 论文代码: 1 介绍 本文的目标是证明:「能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征,并且不受到图同构的影响.」 本文提出的 MPNN 是一种用于图上监督学习的框架.为此,作者将应用于图上的监督学习框架称之为消息传递神经网络(MPNN),这种框架是从目前比较流行的支持图数据的神经网络模型中抽象出来的一些共性,抽…

论文信息 论文标题:Graph-MLP: Node Classification without Message Passing in Graph论文作者:Yang Hu, Haoxuan You, Zhecan Wang, Zhicheng Wang,Erjin Zhou, Yue Gao论文来源:2021, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文工作: 不使用基于消息传递模块的GNNs,取而代之的是使用Graph-MLP:一个仅在计算损失时考虑结构信…

将迁移学习用于文本分类 < Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification> 2018-07-27 20:07:43 ttv56 阅读数 4552更多 分类专栏: 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81253506 本文发表于自然…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4661 题意:有n个人呈树状结构,每个人知道一个独特的消息.每次可以让一个人将他所知的所有消息告诉和他相邻的人.求所有人都知道所有消息花时花的步数最少的所有方案数. 首先需要满足的是最小的步数,所以我们一定是先把所有消息先传到一个人手中才是最优的,然后再从这个人传回去,也就是每条边走两次.我们只需要考虑单向传到某个人的方案数cnt,因为再传回去也是cnt.那么我们可以枚举每个点为收集点,把所有的和加起…

题意: 给一棵树,每一个结点都有一个信息,每一个时刻,某一对相邻的结点之间可以传递信息,那么存在一个最少的时间,使得所有的节点都可以拥有所有的信息.但是,题目不是求最短时间,而是求最短时间的情况下,有多少种传递方式:某一时刻传递信息的双方不一样则认为是不同的传递方式.(表述的不是很清楚,自己看原题了) 容易的出,最短的时间内,当然是每个节点将自己的信息想外传出去一次,并且接受一次信息,也就是树边的2倍[2*(n-1)]. 然后可以证明,在最短时间内,所有的传递方式都有一个“信息转换点”——其他节…

参考了: http://www.cnblogs.com/zhsl/archive/2013/08/10/3250755.html http://blog.csdn.net/chaobaimingtian/article/details/9852761 题意:一个有n个节点的树,每个节点存有一份独一无二的信息,要求用最小的步数,把每个节点的信息共享给所有的节点.一个节点把自己所包含的所有信息传递给相邻的一个节点为一步. 题目不是求最小的步数,而是问最小的步数下,信息传递的方法有多少种. 分析: 最…

目录 概览 描述:模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio-Temporal Graph(时空图),旨在实现在拥挤的环境下,通过将行人-行人,行人-静态物品两类交互纳入考虑,对行人的轨迹做出预测. 训练与测试数据库 数据库:ETH Walking Pedestrian & UCY Students and Zara 数据:请参见https://www.cnblogs.com/sinoyou/p/11227348.html QUESTION 数据库ETH和UCY中均只提供行人的轨迹坐标信息,…

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结 文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上 整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

Copied From:https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ Author: Blaise Barney, Lawrence Livermore National Laboratory UCRL-MI-133316 Table of Contents Abstract Overview What is Parallel Computing? Why Use Parallel Computing? Who is Using Para…

摘要:我们从链路预测的视角考虑推荐系统的matrix completion.像电影评分的交互数据可以表示为一个user-item的二分图,其中的edge表示观测到的评分.这种表示是特别有用的在额外的基于图的side information存在时.在近来深度学习在图结构数据上取得进展的基础上,我们基于二分图交互图上的differentiable message passing提出了一个图自编码器框架.进一步,为了验证提出的message passing 策略,我们在协同过滤任务上测试我们的模型并且…

FireCaffe Forrest N. Iandola FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on computer clusters 2016.1 Problem statements from data scientists 4 key pain points summarized by Jeff Dean from Google: 1. DNN researchers and users w…

简介 可以先看看并发Concurrent与并行Parallel的区别 在谈并行前,头脑中总会浮出多线程.多进程.线程/进程同步.线程/进程通信等词语. 那为什么需要同步.通信,它们之间的作用是怎样的呢? 通信,稍微好理解,就是多线程/进程之间相互通话,比如我打电话呼叫你,我说什么,你答什么,或者我说,你只听.它着重于数据的传递 同步,其实是相对于共享内存而言,比如,我们在同一时刻同一个地方修改了共享对象的数据,这样就会导致数据的篡改,得不到理想中的结果,这时就需要同步.它的基础是基于共享同一个对…

What a sunny day! Let’s go picnic and have barbecue! Today, all kids in “Sun Flower” kindergarten are prepared to have an excursion. Before kicking off, teacher Liu tells them to stand in a row. Teacher Liu has an important message to announce, but s…

Passing the Message http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3410 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1051    Accepted Submission(s): 683 Problem Description What a sunny day! Let’s…

Passing the Message What a sunny day! Let’s go picnic and have barbecue! Today, all kids in “Sun Flower” kindergarten are prepared to have an excursion. Before kicking off, teacher Liu tells them to stand in a row. Teacher Liu has an important messag…

ICLR 2022: Scene Transformer: A unified architecture for predicting future trajectories of multiple agents Type: ICLR Year: 2022 组织: waymo 参考与前言 openreivew https://openreview.net/forum?id=Wm3EA5OlHsG pdf Scene Transformer: A unified architecture for…

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N…

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

周末看了一下这篇论文,觉得挺难的,后来想想是ICML的论文,也就明白为什么了. 先简单记录下来,以后会继续添加内容. 主要参考了论文Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine(下载链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.165.56…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介 完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我…

LSTM Neural Network for Time Series Prediction Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are the “go to” thing when talking about new fads in machine learning. As such, there’s a plethora of courses and tutorials out there on the basic vanilla neu…

一.model深入 1.model的功能 1.1 创建数据库表 1.2 操作数据库表 1.3 数据库的增删改查操作 2.创建数据库表的单表操作 2.1 定义表对象 class xxx(models.MODEL) 2.2 定义字段 CharField EmailField TextField IntegerField AutoField BooleanField DateField DateTimeField GenericIPAddressField IntegerField(choices=)…

Updated:use model broadcast, mappartition+flatmap,see: from pyspark import SparkContext import numpy as np from sklearn import ensemble def batch(xs): yield list(xs) N = 1000 train_x = np.random.randn(N, 10) train_y = np.random.binomial(1, 0.5, N) mo…

接上一篇 SRIO RapidIO (SRIO)协议介绍(一) 1     说明 查看协议手册时会发现,逻辑层的操作分成了IO和Message 2类动作,那么为什么要分成2类操作?从原理和应用角度来看IO和message的区别是什么呢? 1. 分成2类是为了应对不同的互联类型,IO操作主要为了应对远端的内存访问,设备间可以访问彼此的物理内存: 2. Message操作提供了一个基于消息的通用.安全的数据传输方式,设备间无法访问对方的物理内存,但是又需要进行数据的场景Messages and do…

30.10 SNMP Message Format Unlike most TCP/IP protocols, SNMP messages do not have fixed fields. Instead, they use the standard ASN.1 encoding. Thus, a message can be difficult for humans to decode and understand. After examining the SNMP message defi…

转自:http://solarex.github.io/blog/2015/09/22/android-message-handling-mechanism/ Android is a message driven, message driven several elements: The message says: Message Message queue: MessageQueue The news cycle, remove the message processing for circ…

ASP.NET MVC中的Model(数据模型)主要包括定义数据结构.数据库读写.数据验证等等和对象处理相关的工作. 在解决方案资源管理器中找到Model文件夹,点击右键,添加一个新类,名为“Message”.包含三个属性:NickName(用户名).Content(内容).ReleaseDate(发布日期). public class Message { public string NickName { set; get; } public string Content { set; get;…