Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和

Clique in the Divisibility Graph time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output As you must know, the maximum clique problem in an arbitrary graph is NP-hard. Nevertheless, for some graphs of

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为

1.基础知识 1.1.介绍 networkx在2002年5月产生,是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作. networkx支持创建简单无向图.有向图和多重图:内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据:支持任意的边值维度,功能丰富,简单易用. 1.2.作用 利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络.生成多种随机网络和经典网络.分析网络结构.建立网络模型.设计新的网络算法.进行网络绘

传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5957 题意:D(u,v)是节点u和节点v之间的距离,S(u,v)是一系列满足D(u,x)<=k的点的集合,操作1:将S(u,k)内节点权值增加或者减小,操作2:查询S(u,k)内节点的权值和 题解:因为题目说了查询和更新的距离小于等于k,k最大为2,所以很显然要分情况讨论k为0.1.2的情况 因为是多次更新,我们显然是需要用线段树来维护节点权值的 运用线段树和bfs序的知识我们知道 对一个棵树求BFS

1 简介 本文着眼于对Weisfeiler-Lehman算法(WL Test)和WL-GNN模型的分析,针对于WL测试以及WL-GNN所不能解决的环形跳跃连接图(circulant skip link graph)进行研究,并提出了一种基于相对池化的方法,有助于GNN学习到结点之间的相对关系,该方法可以较好地融入到较为通用的神经网络模型中(如CNN.RNN等),使得WL-GNN具有更强大的表征能力. 2 准备知识 2.1 WL Test及其问题 Weisfeiler-Lehman如下所示: 对于

论文信息 论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文来源:2022, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GAE 研究困难之处: 首先,过度强调结构信息. 大多数 GAEs 利用重建边连接作为目标

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(

论文信息 论文标题:Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks论文作者:Mingqi Yang, Yanming Shen, Heng Qi, Baocai Yin论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract GNN 应该能够有效地提取与任务相关的结构,并且对无关的部分保持不变. 本文提出的解决方法:从原始图的子图序列中学习图的表示,以更好

论文信息 论文标题:Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks论文作者:Boris Knyazev, Graham W. Taylor, Mohamed R. Amer论文来源:2019,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文关注将注意力 GNNs 推广到更大.更复杂或有噪声的图.作者发现在某些情况下,注意力机制的影响可以忽略不计,甚至有害

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

Log 2016-3-21 网上找的POJ分类,来源已经不清楚了.百度能百度到一大把.贴一份在博客上,鞭策自己刷题,不能偷懒!! 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治法. (4)递推. (5)构造法.(poj3295) (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法: (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历. (2)最短路

初期:一.基本算法:     (1)枚举. (poj1753,poj2965)     (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)     (3)递归和分治法.     (4)递推.     (5)构造法.(poj3295)     (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算法:     (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.     (2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,hea

初期: 一.基本算法:      (1)枚举. (poj1753,poj2965)      (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)      (3)递归和分治法.      (4)递推.      (5)构造法.(poj3295)      (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法:      (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.      (2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford

题目大意 一个含有 n 个顶点的无向图,顶点编号为 1~n.给出一个距离数组:d[i] 表示顶点 i 距离图中某个定点的最短距离.这个图有个限制:每个点的度不能超过 k 现在,请构造一个这样的无向图,要求不能有自环,重边,且满足距离数组和度数限制,输出图中的边:如果无解,输出 -1 数据规模:1 ≤ k <  n ≤ 105,0 ≤ d[i] < n 做法分析 第一眼做法:SPFA 或者 BFS,想了想,还是乱搞 根据 d 数组直接构造这个图,因为最短路具有最优子结构,所以,d[i] 为 0

众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下

poj 题目分类 按照ac的代码长度分类(主要参考最短代码和自己写的代码) 短代码:0.01K--0.50K:中短代码:0.51K--1.00K:中等代码量:1.01K--2.00K:长代码:2.01K以上. 短:1147.1163.1922.2211.2215.2229.2232.2234.2242.2245.2262.2301.2309.2313.2334.2346.2348.2350.2352.2381.2405.2406: 中短:1014.1281.1618.1928.1961.2054

杭电ACM分类: 1001 整数求和 水题1002 C语言实验题——两个数比较 水题1003 1.2.3.4.5... 简单题1004 渊子赛马 排序+贪心的方法归并1005 Hero In Maze 广度搜索1006 Redraiment猜想 数论:容斥定理1007 童年生活二三事 递推题1008 University 简单hash1009 目标柏林 简单模拟题1010 Rails 模拟题(堆栈)1011 Box of Bricks 简单题1012 IMMEDIATE DECODABILITY