有没有一种(文献)算法可以将节点分割成每条输入边的一个节点？ - 腾讯云开发者社区

如果当前节点是另一个节点的输入，用带剪头的线表示数据流向： ? 这其实是计算机科学中的一种常见描述方法，尤其是在讨论涉及函数的程序时，它非常有用。...可以得到e=(a+b)×(b+1)=6。计算图上的导数如果要理解计算图上的导数，一个关键在于我们如何理解每一条带箭头的线（下称“边”）上的导数。...通过分解路径，这个式子能更高效地计算总和，虽然长得和求和等式有一定差异，但对于每条边它确实只计算了一次。前向模式求导从计算图的输入开始，到最后结束。...在每个节点上，它汇总了所有输入的路径，每条路径代表输入影响该节点的一种方式。相加后，我们就能得到输入对最终结果的总的影响，也就是偏导数。 ?...模型的参数千千万，但它的输出只有一个，因此机器学习对于反向模式求导，也就是反向传播算法来说是个再适合不过的应用领域。那有没有一种情况下，前向模式求导能比反向模式求导更好？有的！

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GPT-GNN：图神经网络的生成式预训练方法

以学术搜索图为例，视不同的论文作为图中不同的节点，则可以将论文的标题当做该节点的属性(attribute)，该论文的作者，相关的出版地点以及该论文所引用的参考文献构成该学术搜索图中的相关连边。...如果我们想生成一个论文节点，首先可以通过图中已知的连边(observed edge)比如该作者的其他论文，生成该节点的标题，并进一步预测生成的标题对应的论文相关连边属性，如参考文献，出版地点等信息。...通过这种方法，将变量分解为不同排列的属性值和连边值，即：为了便于讨论，作者进一步假设从图中观察到任意一个排列数的节点的概率都是相同的，那么对于一个固定的节点排列，自回归概率的对数展开式可以表示为...而对于通过边生成的节点，作者假设每条边的生成都是独立于其他边的，因为任何多维随机变量的联合概率分布，都可以分解成只有一个变量的条件概率相乘的形式，所以直接可以对上式的第二项似然做如下分解：最后，对于通过连边生成的节点的训练损失函数计算...)的节点，计算通过连边生成节点训练的loss函数：结合上述两种节点的生成模型，便可以得到整个属性图的生成过程：首先确定输入图的节点排列顺序，接着，随机选择数据中的一部分目标节点的边作为已知结构信息

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【算法】如何确定图（Graph）里有没有环（Cycle）？

有方向的边表示两个节点之间单向的连通，而无方向的边则表示双向连通。边有方向的图叫做有向图，反之叫做无向图。 ? 环则是指在途中一条由边组成的路径，从一个节点出发，可以回到这个节点自身。 ?...我们在搜索引擎中输入“判断无向图有没有环”这个查询语句，然后看到很多相关的搜索结果。 ? 我们直接点击第一个。看到了下面这个文章。 ?...拓扑排序法判断一个无向图中是否有环 “判断一个无向图有没有环”的方法本文中就有三个。这里，我们先取第一种方法：拓扑排序判断无向图是否有环。...如果是有向图，还要分入度和出度，不过我们现在要处理的是无向图，所以，每条边都是平等的，统一都记作度数。 ? 人肉模拟运行算法我们来找两个例子，按照算法模拟运行一下。...要处理二维表，也就是输入的邻接方阵，我们首先要知道方阵的阶数，那么很好办，我们只要用 len 函数，就可以。然后我们要计算所有节点的度，并且将度的节点压入队列。

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亮风台提出用完全可训练的图匹配方法，优于最新SOTA | CVPR 2020

在本文中，我们主要研究上式的图匹配算法，因为它不仅可以编码边权重之差，而且还可以编码许多复杂的兼容性函数。 2.2 匹配作为节点标注问题图1....一个GN块包含：三个聚合函数将输入图的信息从边到节点，最后到全局属性进行聚合；三个更新函数，使用聚合的信息来更新输出图。...相应地，它包含5个聚合函数，和4个更新函数，当将图G作为输入提供给群组敏感的GN块时，计算将从边、节点、群组、最后到全局级别进行。算法1显示了完整的群组敏感的GN块中的计算步骤。...我们将每个标定点建模为一个图节点，然后通过Delaunay三角剖分建立图的边。每条边(i, j)赋予权重Aij，权重Aij计算为连接节点vi和vj之间的欧式距离。...结论为了提高匹配精度，提出了一种新的图形匹配深度学习算法。我们首先将输入图之间建立节点对应的问题转化为从构造的指派图中选择可靠节点的问题。

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【源头活水】图上如何学习组合优化算法

、分支定界法）近似算法启发式算法本文提出了一种纯机器学习的方法，即直接用机器学习得到最终的解，核心部分有两块：图嵌入网络（structure2vec） Q-learning 图定义与问题描述...表示边 ? 的权重。最小顶点覆盖问题：找到节点的一个子集 ? 使得每条边都被覆盖。最大切问题：找到节点的额一个子集 ? 使得切集 ? 最大化，其中 ?...对应图中的一个节点，如果节点属于 ? ，则 ? 。引入几个符号定义：辅助函数 ? ：将部分解映射到一个满足问题约束的组合结构目标函数 ?...structure2vec：给定当前的部分解 ? ，图嵌入网络Structure2vec能够给每一个节点 ? 算出一个特征嵌入 ? ? 其中 ? ， ? 作用于输入的每一个元素。...进一步可以用节点（多次迭代后）的嵌入来定义评价函数 ? 其中 ? ， ? 为拼接操作。

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判断二分图（染色法）

题目给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。...如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。...graph将会以邻接表方式给出，graph[i]表示图中与节点i相连的所有节点。每个节点都是一个在0到 graph.length-1 之间的整数。...示例 1: 输入: [[1,3], [0,2], [1,3], [0,2]] 输出: true 解释: 无向图如下: 0----1 | | | | 3----2 我们可以将节点分成两组:...示例 2: 输入: [[1,2,3], [0,2], [0,1,3], [0,2]] 输出: false 解释: 无向图如下: 0----1 | \ | | \ | 3----2 我们不能将节点分割成两个独立的子集

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SIGIR2021 | 一种自动发掘CTR预估中强大特征交互的通用方法

一个单元是一个由个节点组成的拓扑有序序列。每个节点都可以看作是有一个潜在的表示需要学习。每条边都绑定到某个操作，比如(convolution, max pooling, zero)等。...(3)多交互集成：哪些交互需要用到最终的预测。因此，AutoPI的搜索空间由运算空间和定制的计算图组成。图中的每个节点代表一个隐式表示(即任意阶交叉特征)，每条边是来自操作空间的一个算子。...如下图所示，每个cell都是一个有向无环图，由一个有序的节点序列组成，包括输入节点、中间节点和输出节点，其中是一个超参数，表示interaction cell中的最大阶和ensemble cell中的...具体来说，交互单元有一个输入节点(节点 )，也就是对偶嵌入层之一产生的输入嵌入，三个中间节点(节点、、 )表示中间交叉特征，输出节点(节点 )，通过组合运算（即卷积）融合所有中间节点的特征矩阵。...（2）集合单元建模了低阶和高阶交互的集合。与交互单元不同，集成单元有两个输入节点，其中节点是交互单元生成的高阶交叉特征矩阵，节点是另一个双嵌入层生成的输入嵌入矩阵。

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组装算法：为什么是k-mer?

寻找路径的方法：将每条reads用一个节点代替，如果u的末端与w的首端存在overlap即创建一个有向连接directed-edge（u，w），这样一个重叠群的reads就形成一个网络，组装的过程就可以理解为在网络中寻找一条最短路径...，使得可以经过所有的点并且每个点只经过一次，也即一个哈密顿路径（Hamiltonian path）问题。...与OLC算法不同，DBG算法将组装过程转换为一个在De Bruijn图中寻找欧拉路径（Eulerian path）的问题（从某点出发经过且只经过一次所有的边），而欧拉路径是P类问题，即有可靠的充要条件证明欧拉路径的存在...其组装分析过程如下所示： ⑴分割k-mers 将所有reads分割成固定长度为k的较短序列，形成等长的k-mers，长度短于k的reads将被舍弃。...参考文献 [1] Z L, Y C, D M, et al.

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Gephi实战，从零开始

FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。...分割(Partition)：分割也是一种归类，把值相同的节点或边用不同的颜色标示出来，还可把值相同的节点组合成一个节点。...接近中心性(Closeness Centrality)：反映在网络中某一节点与其他节点之间的接近程度。将一个节点到所有其他节点的最短路径距离的累加起来的倒数表示接近性中心性。...通过这个可以看出哪些节点的度高，反应出连接他的点就多，就越关键 weightedDegree(平均加权度)：加权入度加权出度加权度有向图：取得每个点的边，如果该边的源为该节点，那么该边的权重为加权出度...计算出每个点的加权出度，入度和度其实平均度是平均加权度的一个特例，平均度的每条边的权重为1 加权度为加权出度和入度的总和计算同样入度出度的节点个数无向图：取得每个点的边，将边的权重求和，即为该点的加权度

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网络节点表示学习论文笔记01—AAAI2018超网络节点表示学习

在四个不同种类的超网络上做了大规模的实验，包括一个GPS网络、一个在线社交网络、一个药物网络和一个语义网络，文中方法可以在保证稳定性的前提下显著优于现有的算法。...在集团扩充中，每一个超边被扩展为一个群体。在标注扩展中，一个超图被转换为一个二分图，每条超边被一个实例节点（连接到它所容纳的原始节点）表示。...文章的贡献如下： 1、研究了不可分超网络嵌入的问题，在超网络中，超边是一个常见的属性，但却被文献大量忽略。...为了保留网络结构，作者设计了一个 Autoencoder，通过重构节点的邻居结构来学习节点表示，也就说有相似邻居的节点将有相似的向量表示，每一种节点类型对应一个autoencoder。...在大多数现实世界的网络中只有正相关关系，所以这个算法收敛时，其中所有的元组关系都是相似的。为了解决这个问题，根据噪声分布，为每条边采样多个负边。整体算法如下： ? ?

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NAS（神经结构搜索）综述

神经网络所实现的计算可以抽象成一个无孤立节点的有向无环图（DAG），图的节点代表神经网络的层，边代表数据的流动。每个节点从其前驱节点（有边射入）接收数据，经过计算之后将数据输出到后续节点（有边射出）。...为了用强化学习求解，可以将神经网络的设计看做一个动作序列，每次执行动作确定网络的一部分结构如层。神经网络在验证集上的性能值是强化学习中的奖励值。...各个顶点可以对应于神经网络中的层，数据只能从编号小的层流向编号大的层。这个图的最优子图包含全部6个顶点，边为图中红色的边。 ? 使用这种表示，可以将NAS限定为在一个固定顶点数的图中寻找最优子图。...上面梯度计算公式的第二项为矩阵与向量的乘法，为了加快计算速度，用有限差分公式进行了近似。完整的算法流程如下所示。为每条边(i, j)根据其参数化的向量α(i, j)计算混合操作 ?...2.将每个混合操作替换为上面值的argmax。更多的基于梯度的搜索算法可以阅读参考文献[20-22]。

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最短路算法实现与分析：Dijkstra算法，Floyed，Bellman-Ford, SPFA算法；

其中每条边是一个实数。...Floyed算法：Floyed算法，又称为插点法，一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法；该算法可以求出多源最短路，可以处理负权边情况，但是不能出现负环；该算法思想使用动态规划思想...因此，可以按照距离根s的层次，逐层生成达到每个点的最短路（松弛操作）；所以整个过程，就是创建最短路树的过程；需要一个辅助数组d[n]和v[n]来记录最短路距离和跟踪寻迹；从边的角度来考虑，每次迭代要遍历每条边...；每次从队列中取出一个顶点，对它所有相邻的节点进行松弛，如果某个顶点松弛成功，如归该点不在队列中，则将其入队，重复这样的操作，直到队列为空为止；如果一个节点入队次数超过n次，说明存在负权回路；可以使用一个...cnt[n]数组来进行计数；算法实现过程：初始化：dis[s]=0; dis[i]=INF; 新建一个队列，将源节点s入队，标记s已经入队；从队首取出一个点u，标记u已经出队，将与u有边相连的点进行

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点云的超体素(SuperVoxel)

各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？...欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com 摘要在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本...虽然这些技术已经十分成熟，但是他们的缺点是，对这些图像像素的计算成本随着节点的数目的增加而急剧的上升，这以为这每个像素对应一个节点求解图的方法变得十分困难，这就限制了他们在需要实时分割中的应用。...这是一种迭代梯度上升算法，它采用局部k均值聚类方法，有效地找到超像素点，将像素点聚类在五维空间的颜色和像素位置。...重要的是，需要避免了相邻体素的边，当我们到达一个超级体素的邻接图的所有叶节点或者在当前级别中搜索的节点都没有设置为其标签时，搜索就结束了。这个搜索过程下图所示，与现有的相比有两个重要优点。 ?

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趣味算法图解，高清无码图免费下载

公开密钥加密是密码学的一种算法，它需要两个密钥，一个是公开密钥，另一个是私有密钥；一个用作加密，另一个则用作解密。...快速排序快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列...Bogo排序 Bogo 也就是传说中的猴子排序，是一种恶搞的排序算法，其算法就是将元素随机打乱，然后检查其是否符合排列顺序，若否，则继续进行随机打乱，继续检查结果，直到符合排列顺序。 ?...礼品包装算法礼品包装算法是凸包算法中的一种，用来计算给定点的集合求其凸多边形边界。 ? 平衡二叉树平衡二叉树（AVL）树是一种可以保证快速搜索、插入和删除项的数据结构。...一笔画一笔画是一种 Fleury 算法，旨在优雅地找出图中的欧拉（Eulerian）路径---该路径精确地访问每条边一次。 ? END

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独家 | 基于TextRank算法的文本摘要（附Python代码）

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要...计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中 5. 然后将相似矩阵转换为以句子为节点、相似性得分为边的图结构，用于句子TextRank计算。 6. 最后，一定数量的排名最高的句子构成最后的摘要。...请注意：这是一个单领域多文本的摘要任务，也就是说，我们以多篇文章输入，生成的是一个单要点摘要。本文不讨论多域文本摘要，但您可以自己尝试一下。...应用PageRank算法在进行下一步之前，我们先将相似性矩阵sim_mat转换为图结构。这个图的节点为句子，边用句子之间的相似性分数表示。...一个人肝不动的文献，来数据派follow大佬一起肝。

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【GNN】MPNN：消息传递神经网络

GG-NN 使用的消息函数为：其中是的一个可学习矩阵，每条边都会对应那么一个矩阵；更新函数为：其中为门控制单元（Gate Recurrent Unit）。...这篇论文的消息函数是一个以为输入的神经网络，节点更新函数是一个以为输入的神经网络，最终会有一个图级别的输出，其中 f 是一个神经网络，输入是最终的隐藏层状态的和。...理论上来说，如果节点消息同时依赖于源节点 w 和目标节点 v 的话，网络的消息通道将会得到更有效的利用。所以也可以尝试去使用一种消息函数的变种：其中，f 为神经网络。...最简单的修改就是为没有连接的节点添加一个虚拟的边，这样消息便具有了更长的传播距离；此外，作者也尝试了使用潜在的“主”节点（master node），这个节点可以通过特殊的边来连接到图中任意一个节点。...个 bin；「原始距离特征」（Raw distance feature）：也可以同时考虑距离和化学键的特征，这时每条边都有自己的特征向量，此时邻接矩阵的每个实例都是一个 5 维向量，第一维是距离，其余思维是四种不同的化学键

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UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。...冯霁表示，这篇工作这是基于软决策树（可微分决策树）这条路的一个最新探索。具体而言，将神经网络同时嵌入到决策路径和节点中，以提升单颗决策树的能力。由于该模型可微分，整个系统可通过BP算法进行训练。...与标准树不同，ε包含一条能够将输入数据X与根节点连接起来的边。如下图所示： ?...转换器(transformer),T：树中的每条边e∈ε都有一个或一组多转换模块( multiple transformer module)。...通过自适应神经树（Adaptive Neural Trees，ANT），一种将表示学习嵌入到决策树的边、路径函数以及叶节点的模型，以及基于反向传播的训练算法（可自适应地从类似卷积层这样的原始模块对结构进行扩展

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textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON

首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。...TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E 组成, E 是V ×V的子集。...上图表示了三张网页之间的链接关系，直觉上网页A最重要。可以得到下面的表： ? 　　横栏代表其实的节点，纵栏代表结束的节点。若两个节点间有链接关系，对应的值为1。...（3）构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现...基于TextRank的自动文摘　　基于TextRank的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘，其主要步骤如下：　　（1）预处理：将输入的文本或文本集的内容分割成句子得 ?

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textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON

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GraphX 在图数据库 Nebula Graph 的图计算实践

在社交网络分析时根据用户的 PageRank 值进行用户影响力分析；文献重要性研究根据文献的 PageRank 值评判该文献的质量，PageRank 算法就是基于评判文献质量的想法来实现设计。...in} 对于社区内所有的顶点 i，i 关联的每条边其实被计算了两次） K_i：所有与节点 i 相连的边的权重之和故实现算法时只需求 [k{i,in} - \sum{tot} \times \frac...（比如节点 v 分别加入到社区 A、B、C 中，使得三个社区的模块度增量为-1， 1， 2，则节点 v 最终应该加入到社区 C 中）阶段二：对第一阶段进行处理，将属于同一社区的顶点合并为一个大的超点重新构造网络图...[Louvain 社区算法] 第一阶段遍历图中节点加入到其所属社区中，得到中间的图，形成四个社区；第二节点对社区内的节点进行合并成一个超级节点，社区节点有自连边，其权重为社区内部所有节点间相连的边的权重之和的...注：社区内的权重为所有内部结点之间边权重的两倍，因为 Kin 的概念是社区内所有节点与节点 i 的连边和，在计算某一社区的 Kin 时，实际上每条边都被其两端的顶点计算了一次，一共被计算了两次。

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计算图演算：反向传播

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