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posted @ 2022-01-06 11:50
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摘要：
蒙特卡罗-判断矩阵互逆 题目描述 给定 \(2\) 个 $n×n$矩阵 \(A\) 和 \(B\), 试设计一个判定 \(A\) 和 \(B\) 是否互逆的蒙特卡罗算法, 算法的计算时间应为 \(O(n^2)\). 设计一个蒙特卡罗算法, 对于给定的矩阵 \(A\) 和 \(B\), 判定其是否互逆 阅读全文
posted @ 2022-01-05 10:36
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posted @ 2022-01-03 17:01
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posted @ 2022-01-02 23:10
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posted @ 2021-12-30 11:42
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posted @ 2021-12-27 22:15
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摘要：
动机 图神经网络使用邻域据级作为核心, 导致邻居节点之间的特征平滑, 虽然在个预测任务中取得成功, 但这种凡是无法扑获远距离节点的相似性, 而对于扑获远距离相似性对于高质量的学习非常重要. GNN 的假设是相似的节点应该有连接并且他们属于同一类的, 通过邻域据级进行局部特征平滑, 这些模型倾向于生成 阅读全文
posted @ 2021-12-27 11:41
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摘要：
动机 当图存在噪声的时候, 图注意力网络不总是有效的 贡献 提出了两种 GAT 的改进 并且结合边预测的节点作为自监督训练的任务进行训练 技术 符号 对于一个图 \(\mathcal{G}(V,E)\), \(N\) 是节点的数量, \(F^l\) 是第 \(l\) 层的特征, 图注意力层就是将一个 阅读全文
posted @ 2021-12-26 15:22
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摘要：
动机 图数据于图像或者文本数据不同, 图像或者文本时属于欧式数据且都是服从独立同分布; 而对于图数据而言, 它是非欧式数据, 并且图中的节点相互连接表示着他们独立同分布的 贡献 探究了图上的自监督任务, 具体来说, 图有多种潜在的代理任务; 因此, 了解 SSL 在什么时候和为什么适用于 GNN, 阅读全文
posted @ 2021-12-22 21:52
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摘要：
动机 在当前的主流的图神经网络中过度依赖边的连接, 导致产生了假死问题, 过平滑问题和图的内在互联行阻止了图的并行化. 贡献 提出了一种新的图训练模型 Graph-BERT, 该模型表示学习不依赖于图的连接所以有效的解决假死问题, 当然该模型训练会采样无连接子图(目标节点以及它的上下文), 比现有的 阅读全文
posted @ 2021-12-20 23:01
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