Graphs 第10页

tensorflow基本概念

tensorflow基本概念tensorflow中使用图（graphs）来表示计算任务；在会话（Session）的上下文（context）中执行图；使用tensor表示数据；通过变量（Variable）

mengke_yu·2020-07-10 20:52

2019年CS224N课程笔记-Lecture 4: Backpropagation and Computation Graphs

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正课内容神经网络的梯度让我们再看他一下s对w的求导反向传播中梯度的计算（上图的大概意思就是，考虑单个权重Wij的导数，Wij只对zi有贡献，例如W23只对z2有贡献，而对z1没有贡献）对于单个Wij的导数来说，为：我们想要整个W的梯度，但是每种情况都是一样的：梯度求导需要注意的小心的定义变量而且要始终关注它们的

任菜菜学编程·2020-07-10 16:17

论文笔记：GSNN: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification

Paper,CMU,CVPR2017人类有从世界中获取信息并进行推理的能力，可以通过了解物体的特征以及特征之间的的关系来从少量的样本中学习视觉概念。通过结构化的先验知识以知识图谱的形式来优化image的分类：recognizing,recallingknowledge,reasoning。不再从整体上识别一个物体，而是识别部分特征，通过推理的方式理解物体的类别方法：propagationnetwo

flyminnnnn·2020-07-10 09:08

graphx上的一些简单应用

原文网址：http://kubicode.me/2015/07/07/Spark/Graphs-Applications/#二跳邻居看实验用的图：该图可以使用如下代码来进行标示123456789101112valsc

夜月xl·2020-07-10 04:56

视差滚动效果插件skrollr-scroll使用教程

(可以从这里看到贡献图https://github.com/Prinzhorn/skrollr/graphs/contributors)并且我也没有任何计划要对skrollr做重大修改，请在您要对新版本浏览器

sa酱·2020-07-09 20:45

tensorflow学习笔记2

参考资料：斯坦福CS20-2017pdf第一课Graphs、Sessions、tensor理清两个概念：Graphs、Sessions、tensorGraphs：计算的蓝图，并未真正开始计算，用图来表示计算是很直观的

抬头挺胸才算活着·2020-07-09 04:19

Use NetworkX to create graphs and use Matplotlib or Gephi to show it

AbstractInthisarticleIwillsimplyintroduce:NetworkX,useittocreateagraphMatplotlib&Gephi,showthegraphwecreatedTheenvironmentIuse:Windows10Python3.6networkx2.2(PythonPackage)matplotlib3.0.1(PythonPackage

Xovee·2020-07-09 02:56

有趣的矩阵与概率的图形化表示

原作者：Tai-DanaeBradley原文地址:https://www.math3ma.com/blog/matrices-probability-graphs请在电脑上阅读本文今天我想分享一个想法。

-派神-·2020-07-08 20:00

tensorboard简介（含代码）

tensorboard简介tensorboard是tensorflow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用套件支持七种可视化包括SCALARS(标量)、IMAGES(图像)、AUDIO(音频)、GRAPHS

weixin_34194551·2020-07-08 17:15

CC chapter 4 Tree and Graphs ----Tree

1.TypeofTreesAtreeisadatastructurecomposedofnodes.Eachtreehasarootnode.Therootnodehaszeroormorechildnodes.Eachchildnodehaszeroormorechildnodes,andSoon.Definition:classNode{publicStringname;publicNode[

wbing520·2020-07-08 12:13

Keyword Search over Knowledge Graphs via Static and Dynamic Hub Labelings

通过静态和动态的Hub-Labeling在知识图谱上搜索关键词联系了nju的一个导师，二面读了篇论文，感觉学术界的算法更多是特殊情况下的搞近似解优化时空复杂度，读研做这种研究也挺好的，然后nju夏令营没进。。。只能等九推，难顶。链接：https://doi.org/10.1145/3366423.3380110摘要关键词搜索是一种在询问网络数据方面很重要的方法。对于图结构的数据，一个广泛流传的关键

二分抄代码·2020-07-07 14:30

对抗样本(论文解读四): Adversarial Attacks and Defenses in Images, Graphs and Text: A Review

Enjoy_endless·2020-07-06 21:42

Doing Math with Python读书笔记-第2章：Visualizing Data with Graphs

本章我们会使用绘图包matplotlib，因此先安装：$pip3install--usermatplotlibWARNING:pipisbeinginvokedbyanoldscriptwrapper.Thiswillfailinafutureversionofpip.Pleaseseehttps://github.com/pypa/pip/issues/5599foradviceonfixing

dingdingfish·2020-07-06 18:47

Linux下BitNami Redmine的插件安装与更新

2017年3月27日，Redmine-3.3.2-2安装以下的15款插件全部成功并通过测试（下面显示为插件正确文件夹名）：easy_wbsredmine_ckeditor提供所见即所得编辑器redmine_graphs

麟凤轩·2020-07-06 09:47

【Spark指南】- 图分析

graphs中，nodes或vertics是基本单元，edges定义他们之间的关系。图分析的过程就是分析这些关系的过程。一个图的例子就是你的朋友圈，在图分析的语境下，每个节点代表一个

有机会一起种地OT·2020-07-06 04:53

ECC notes：Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graphs

论文主要介绍了一种在图结构上进行卷积操作的一种方法，简称为ECC。总结而言，ECC的卷积操作和常规的二维图像卷积操作都是一种加权平均操作，不同之处在于ECC可以作用在任何图结构上，并且其权重由节点间的边权所决定。Edge-ConditionedConvolution(ECC)ECC是一种对一个图的局部信息进行卷积的方法。Edge-Conditioned的意思是其卷积核由图上的边来决定。概念与符号定

Kangel_Zenn·2020-07-05 21:08

Zabbix Graphs汇总

Zabbix监控Windowsserver分组中当前登录的用户，将其统一在一个图片中展示。1、创建主机主机的名称随便写，IP地址就用默认的即可，不要链接任何模板，保存即可。2、添加监控项选择该主机，添加Items，监控类型Type选择Zabbixaggregate，Key：grpfunc[,,,]由于监控的是windows活动用户数量，是通过windows性能计数统计的，key值为：perf_co

水手爱菠菜·2020-07-02 08:15

unity NullReferenceException: Object reference UnityEditor.Graphs.Edge.WakeUp () (at D:/unity/

具体错误：NullReferenceException:ObjectreferencenotsettoaninstanceofanobjectUnityEditor.Graphs.Edge.WakeUp

kz2313456·2020-07-02 07:42

用对象图学习JavaScript

原文地址:http://howtonode.org/object-graphs成为一个高效的JavaScript开发人员的秘诀之一是真正理解语言的语义。

iteye_17686·2020-07-02 04:03

2019-04-29/2019-05-01 Graphs-cont'd

微信图片_20190501112123.jpg微信图片_20190501112316.jpg微信图片_201905011121231.jpg微信图片_201905011121232.jpg微信图片_201905011121233.jpg微信图片_201905011121234.jpg微信图片_201905011123161.jpg微信图片_201905011123162.jpgdefDijkstr

ANPULI·2020-07-02 03:58

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering论文解读( and code)

《ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering》提供了已实现的GCN，并且针对《SpectralNetworksandDeepLocallyConnectedNetworksonGraphs》存在的问题：1计算复杂度高2filter并不局部做出了相应的改进。学习GCN避免不了查看该篇文章。目录1论文贡献:

一碗风·2020-07-02 02:42

cs224n学习笔记L4: Backpropagation and computation graphs

文章目录课堂安排一、反向传播·续1.1∂s∂W\frac{\partials}{\partialW}∂W∂s的计算推导1.2梯度推导温馨提示1.3输入x的偏导1.4下游任务更新词向量存在的风险二、计算图及其反向传播2.1计算图的概念2.2一个简单地计算实例2.3分支网络的处理2.5高效计算：每个局部误差信号仅计算一遍2.6更复杂的计算图三、神经网络代码实现及相关框架3.1自动求导3.2计算图的代码

geek_hch·2020-07-02 00:10

【论文解读 ICLR 2020】Differentiable Learning of Numerical Rules in Knowledge Graphs

论文题目：Differentiablelearningofnumericalrulesinknowledgegraphs论文来源：ICLR2020CMU,BoschCenterforAI论文链接：https://openreview.net/forum?id=rJleKgrKwS关键词：知识图谱，数值规则，规则的学习（抽取），知识推理文章目录1摘要2引言3相关工作4一些定义与准备工作5使用数值特征

byn12345·2020-07-01 19:59

Networkx使用指南

nx.spring_layout美化作用最基本画图程序importimportnetworkxasnx#导入networkx包importmatplotlib.pyplotaspltG=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph

EvanForEver·2020-07-01 15:14

unity 报错

NullReferenceException:ObjectreferencenotsettoaninstanceofanobjectUnityEditor.Graphs.Edge.WakeUp()(atC

Mediary·2020-07-01 11:05

A Simple and Effective IR Approach to Simple Question Answering over Knowledge Graphs 论文解读

RetrieveandRe-rank:ASimpleandEffectiveIRApproachtoSimpleQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphs论文解读本篇论文是18年的EMNLP的一篇paper主要用在kbqa领域，本文章首先介绍他的详细步骤，最后再介绍该文章的创新点一、详细步骤1.Solr+BM25第一步基于query和KB（knowledgebase）

GrinAndBearIt·2020-07-01 09:19

【数据结构与算法】task6 图

参考：https://github.com/TheAlgorithms/Python/tree/master/graphs实现有向图、无向图、有权图、无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法参考：https:/

y430·2020-07-01 07:12

[论文笔记] [2016] [NIPS] Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

这篇论文是2016NIPS上的一篇论文。从标题就可以看出这篇论文的特点所在：FastLocalizedSpectralFiltering。这篇论文的主要贡献在于：改进了SpectralNetworks，设计了localizedfilterongraph，并且计算复杂度较低；提出了一种较为有效的pooling策略。LearningFastLocalizedSpectralFilters作者总结了将卷

Alexzhuan·2020-07-01 04:39

[论文笔记] [2014] Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs

这篇论文首次提出了基于空域（Spectral-domain）和基于频域（Spatial-domain）的图上卷积神经网络。从题目可以看出，这篇论文分为两部分，一部分是DeepLocallyConnectedNetworks，一部分是SpectralNetworks。前者是基于空域角度去设计图卷积的，而后者是基于频域角度设计图卷积。SpatialConstruction空域上的工作，作者的意图是设计

Alexzhuan·2020-07-01 04:39

Week 6-Analysis of networks-From Topology to Function: Directed Sign Specified Graphs I

9.AAnalysisofnetworks对无方向图的分析。node和edgeScalefreenetworksNetworktopologyoflinksandnodesSmallworldnetworksNetworkProperties:Global:Cyclic–AcyclicPresenceorabsenceofloops…..importantforregulatorymotifsBi

英天·2020-06-30 17:36

algorithms-ch4-paths in graphs

4.1DistaneThedistancebetweentwonodesisthelengthoftheshortestpathbetweenthem.4.2Breadth-firstsearchAllthebreadth-firstsearchtree'spathsfromSaretheshortestpossible.Itisthereforeashortest-pathtree.proced

暗黑破坏球嘿哈·2020-06-30 17:48

JMeterPlugin性能监控

GUI界面中的pluginsmanager中的jpgc-Standardset，其中共包含以下的文件：jpgc-dummyjpgc-fifojpgc-graphs-basicjpgc-perfmonjpgc-tstjpgc-sensejpgc-functionsjpgc-casutgjpgc-ffw

我为峰2014·2020-06-30 16:42

DGL数据集MiniGCDataset解读

类:dgl.data.MiniGCDataset（num_graphs，min_num_v，max_num_v)参

清风思月·2020-06-30 15:19

PGE - A Representation Learning Framework for Property Graphs 属性图表示学习框架 KDD 2019

yyl424525·2020-06-30 11:45

[论文笔记]：GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs 论文详解 NIPS 2017

文章目录概括1回顾GCN及其问题transductivelearningvsinductivelearning2RelatedworkFactorization-basedembeddingapproaches（节点embedding）SupervisedlearningovergraphsGraphconvolutionalnetworks3Proposedmethod:GraphSAGE3.1

yyl424525·2020-06-30 11:43

go之树型结构深度理解

但当涉及到树（trees）和图（graphs）时，事情就会变得混乱，因为数据不是以线性方式存储的。树被称为非线性数据结构。事实上，你也可

FlyWine·2020-06-29 17:57

《Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering》论文理解

在《SpectralNetworksandDeepLocallyConnectedNetworksonGraphs》的基础上，《ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering》作出了改进：作者提出，泛化卷积网络到图上需要以下3个基本的步骤：（1）在图上设计出局部的卷积核（2）将的相似节点聚类的图粗化过程（3

monster.YC·2020-06-29 08:47

【论文解读】Inductive Representation Learning on Large Graphs（GraphSAGE）

InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsWilliam在2017年发表于NIPS，是一篇关于动态网络表征学习（DynamicNRL）的论文，属于property-preserving方法论文链接：https://papers.nips.cc/paper/6703-inductive-representation-learning-on-large-g

上下C-137·2020-06-29 02:46

matlab练习程序（马尔可夫聚类MCL）

因为上面文章是针对Graphs的，矩阵中有边为0的数据，而我的数据是Vector的，边是根据距离

weixin_33860722·2020-06-28 06:10

Tensorflow学习：（一）tensorflow框架基本概念

一、Tensorflow基本概念1、使用图（graphs）来表示计算任务，用于搭建神经网络的计算过程，但其只搭建网络，不计算2、在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图3、使用张量

weixin_30344131·2020-06-27 18:43

火焰图（Flame Graphs）的安装和基本用法

火焰图（FlameGraphs）一、概述：火焰图（flamegraph）是性能分析的利器，通过它可以快速定位性能瓶颈点。perf命令（performance的缩写）是Linux系统原生提供的性能分析工具，会返回CPU正在执行的函数名以及调用栈（stack）。本文介绍它的安装和基本用法。二、安装perf和可视化生成器#yuminstallperf-y//yum方式安装perf#gitclonehtt

san.hang·2020-06-27 15:06

GCN--Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

这篇论文是在属于空间域上的图卷积一篇入门的博客介绍文章：https://www.leiphone.com/news/201706/ppA1Hr0M0fLqm7OP.htmlLearningConvolutionalNeuralNetworksforGraphsabstractintroductionRelatedWorkBackgroundLearningCNNsforArbitraryGraph

玛卡巴卡米卡巴卡·2020-06-26 20:36

Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation基于知识图谱路径推理的可解释推荐

sun-T·2020-06-26 20:21

tensorflow学习-1

TensorFlow的基本概念1、使用图（graphs）来表示计算任务2、在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图3、使用tensor表示数据4、通过变量（Variable）维护状态

Ｇlücklichste·2020-06-26 15:02

论文阅读笔记—Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics（AAAI，2020）

这是一篇非常有趣的工作，看完会觉得眼前一亮。论文标题：ReasoningonKnowledgeGraphswithDebateDynamics发表于AAAI，2020动机很多机器学习的任务都是通过将节点与关系嵌入，并计算三元组置信度得分，然后最大化正例的得分得到嵌入向量，但究竟哪一部分对最终的得分起作用是难以解释的，本文模型有个三个模块，分别是两个agent和judge，对于待查询三元组：q=(

spring_sky_·2020-06-26 14:47

tensorflow笔记DAY01【连载】

feed——喂入数据的接口四、应用：线性模型1、生成样本数据2、构造一个线性模型3、构造lossfunction4、构造Optimizer5、定义代价函数，训练目的6、初始化变量7、开始训练一、基本概念使用graphs

MC.zeeyoung·2020-06-26 12:52

【泛读】NIPS-A Flexible Generative Framework for Graph-based Semi-supervised Learning

传统方法和最近的图神经网络没有充分利用特征features、图graphs和标签labels之间的内在关系。

Show Me The Money·2020-06-25 13:15

图神经网络论文阅读(二) Learning Convolutional Neural Networks for Graphs：ICML2016

#LearningConvolutionalNeuralNetworksforGraphs本文的三位作者都来自德国Heidelberg的NECLabsEurope，文章提出了一种从图数据中提取局部连接区域的通用方法（PATCHY-SAN），用来解决图神经网络中的经典问题：如何在大规模的图上应用卷积？如何将卷积操作泛化到任意结构的图？通过实验证明了算法的有效性，并且模型的计算是高效的。同样，该模型也

五月的echo·2020-06-25 11:07

GraphSAGE_Inductive Representation Learning on Large Graphs详细笔记

tf代码实现pytorch代码实现，该实现中缺少了无监督部分。1摘要GraphSAGE使用归纳式的方法解决了之前GCN和其他图学习网络中的直推式方法的问题。（因为在实际使用中经常会出现未知的节点，这样归纳式是比较方便和有效的）归纳式和直推式的区别：归纳式：测试样本不会出现在训练集中，例如训练某些单词的embedding时，单词a只在测试集中出现而训练集中没有单词a直推式：测试样本出现在了训练集中，

menfer·2020-06-25 10:00

Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation

ExplainableReasoningoverKnowledgeGraphsforRecommendation1.摘要近年来，将知识图结合到推荐系统中已引起越来越多的关注。通过探索知识图中的互连链接，可以将用户和项之间的连接发现为路径，从而为用户项交互提供丰富且互补的信息。这种连接不仅揭示了实体和关系的语义，而且有助于理解用户的兴趣。然而，现有的努力尚未充分探索用于推断用户偏好的这种连接性，尤其

湖南大学研究生-杜敏·2020-06-25 00:18

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