https://en.wikipedia.org/wiki/Eigenvalues_and_eigenvectors#Graphs A               {\displaystyle A}   ,它的特征向量(eigenvector,也译固有向量或本征向量)                     v               {\displaystyle v}   经过这个线性变换[1]之后,得到的新向量仍然与原来的                     v          …
总结: 1.线性变换运算封闭,加法和乘法 2.特征向量经过线性变换后方向不变 https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_map Examples of linear transformation matrices In two-dimensional space R2 linear maps are described by 2 × 2 real matrices. These are some examples: rotation by 90 degrees c…
Defferrard, Michaël, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. "Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering." Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 摘要: 作者提出了一种把传统CNN扩展到非欧空间上的一种卷积网络 1.介绍 作者的主要…
Paper Information Title:Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral FilteringAuthors:Michaël DefferrardXavier BressonPierre VandergheynstPaper:Download Source:NeurIPS 2016 Abstract 基于   spectral graph theory  ,为设计 localized c…
感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…
论文信息 论文标题:Automated Self-Supervised Learning for Graphs论文作者:Wei Jin, Xiaorui Liu, Xiangyu Zhao, Yao Ma, Neil Shah, Jiliang Tang论文来源:2022, ICLR论文地址:download论文代码:download Abstract 研究现状: 不同的代理任务对不同数据集的下游任务的影响不同,表明代理任务的使用对于图的自监督学习至关重要: 当前工作大多基于单一的代理任务: 本…
论文信息 论文标题:MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者:Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来源:2022, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction MAE 在图上的应用. 2 Method 整体框架: 2.1 Encoder 本文的掩藏…
12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于…
知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…
人脸识别中矩阵的维数n>>样本个数m. 计算矩阵A的主成分,根据PCA的原理,就是计算A的协方差矩阵A'A的特征值和特征向量,但是A'A有可能比较大,所以根据A'A的大小,可以计算AA'或者A'A的特征值,原矩阵和其转置矩阵的特征值是一样的,只是特征向量不一样. 假如我们的数据按行存放,A是m*n的矩阵,n>>m,m是样本个数,n是维数,则协方差矩阵应该是A'A,A'A是n*n维的一个矩阵,这个矩阵非常大,不利于求特征值和特征向量,所以先求AA'的特征值,它是一个m*m维的矩阵.…
#include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define M 3 //方阵的行数 列数 #define ε0 0.00000001//ε0为要求的精度 #define N 100000//最大迭代次数 //函数预声明 ], int m, int n);//矩阵的打印 void printVector(double a[], int m);//向量的打印 double dotVector(double…
On mac os, programs may need Instruments to tuning, and when you face too many probe messages, you'll need some Flame Graphs. Here I introduce Brendan Gregg and his blog: http://www.brendangregg.com/FlameGraphs/cpuflamegraphs.html and he mestioned on…
PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最广泛的降维算法. ...... (关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了, 所以这里就不说了. ) 假如你要处理一个数据集, 数据集中的每条记录都是一个\(d\)维列向量. 但是这个\(d\)太大了, 所以你希望把数据维度给降下来, 既可以去除一些冗余信息, 又可以降低处理数据时消耗的计算资源(用computation budget 来描述可能更形象). 用稍微正式点的语言描述: 已知:一个数据…
https://www.threadingbuildingblocks.org/docs/help/index.htm Parallelizing Data Flow and Dependency Graphs In addition to loop parallelism, the Intel® Threading Building Blocks (Intel® TBB) library also supports graph parallelism. It's possible to cre…
Permutation Graphs Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice UVALive 6508 #include<stdio.h> #include<string.h> ],a[],b[],c[],b1[]; long long num; void merg_sort(int a[],int l,int r) { int…
基于之前章节的铺垫,我们这里能够很容易的引出特征向量和特征值的概念. 首先我们知道n x n矩阵的A和n维向量v的乘积会得到一个n维的向量,那么现在我们发现,经过计算u=Av,得到的向量u是和v共线的,就是说向量v乘以矩阵A得到的向量u相对于向量v“拉伸”了,即满足如下的一个式子: Av =λv=u 那么这里我们称λ是矩阵A的特征值,v是对应特征值的特征向量. 严谨定义如下: 定理1: 三角矩阵的主对角线的元素是其特征值. 在证明之前,我们首先需要对定义做更充分的挖掘,特征向量x不能是零向量,我…
Graphs  Two ingredients 1. vertices (nodes) v 2. edges(undirected or directed) Examples: road networks, the web, social networks The minimum Cut problem Input: undirected graph G = (V, E)   (parallel edges allowed) Goal: compute a cut with fewest num…
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5585271.html 参考文档:mkl官方文档 lapack_int LAPACKE_sgeev(int matrix_layout, char jobvl, char jobvr, lapack_int n, float* a, lapack_int lda, float* wr, float* wi, float* vl, lapack_int ldvl, float* vr, lapack_i…
Safari HTML5 Canvas Guide: Creating Charts and Graphs Bar graphs are similar to data plots, but each sample is graphed as a rectangle scaled to the height or width of the sample. The example in Listing 10-4 graphs data as vertical bars with a text la…
原文转自:http://blog.ynada.com/303 I’ve plotted several word association graphs for this New York Times article (1st paragraph) using Rand the igraph library. #1, random method #2, circle method #3, sphere method #4, spring method #5, fruchterman-reingol…
Python Object Graphs - objgraph 1.7.2 documentation Python Object Graphs¶ objgraph is a module that lets you visually explore Python object graphs. You'll need graphviz if you want to draw the pretty graphs. I recommend xdot for interactive use. pip…
Cracking the Coding Interview(Trees and Graphs) 树和图的训练平时相对很少,还是要加强训练一些树和图的基础算法.自己对树节点的设计应该不是很合理,多多少少会有一些问题,需要找一本数据结构的书恶补一下如何更加合理的设计节点. ? class TreeNode { public:     int treenum;       TreeNode** children;     int child_num;     int child_len;     in…
===================================================== LIRe源代码分析系列文章列表: LIRe 源代码分析 1:整体结构 LIRe 源代码分析 2:基本接口(DocumentBuilder) LIRe 源代码分析 3:基本接口(ImageSearcher) LIRe 源代码分析 4:建立索引(DocumentBuilder)[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 5:提取特征向量[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 6:检索(Imag…
0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),…
本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66…
Extracting knowledge from knowledge graphs using Facebook Pytorch BigGraph 2019-04-27 09:33:58 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/extracting-knowledge-from-knowledge-graphs-e5521e4861a0 Machine learning gives us the ability to t…
[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近…
We can choose between two standard ways to represent a graph as a collection of adjacency lists or as an adjacency matrix. Either way appliesto both directed and undirected graphs. Because the adjacency-list representationprovides a compact way to re…
%RF:RF实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性 load data.mat a = randperm(569); Train = data(a(1:500),:); Test = data(a(501:end),:); P_train = Train(:,3:end); T_train = Train(:,2); P_test = Test(:,3:end); T_test = Test(:,2); model = classRF_train(P_train,…
%DT:DT实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度预测肿瘤的是恶性还是良性 load data.mat a = randperm(569); Train = data(a(1:500),:); Test = data(a(501:end),:); P_train = Train(:,3:end); T_train = Train(:,2); P_test = Test(:,3:end); T_test = Test(:,2); ctree = ClassificationTree.fit(P_train…