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Graph Convolutional Networks (GCN)
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在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络。 首先，我们先直观的了解一下它的工作原理，然后再深入了解它背后的数学原理。 在我们的世界里，我们看到很多数据都是图，比如分子、社交网络、论文引用网络。 图的例子。 图片来自[1] Graph上的任务• 节点分类：预测特定节点的类型。 链接预测：预测两个节点是否有联系• 社区检测：识别密集联系的节点群落。 网络相似性：两个 子 网络的相似性有多大？ 机器学习的生命周期 在图中，我们有节点特征（代表节点的数据）和图的结构（表示节点如何连接）。 对于节点来说，我们可以很容易地得到每个节点的数据。 但是当涉及到图的结构时，要从中提取有用的信息就不是一件容易的事情了。 例如，如果2个节点彼此距离很近，我们是否应该将它们与其他对节点区别对待呢？高低度节点又该如何处理呢？其实，对于每一项具体的工作，仅仅是特征工程，即把图结构转换为我们的特征，就会消耗大量的时间和精力。 图上的特征工程。 图片来自[1] 如果能以某种方式同时得到图的节点特征和结构信息作为输入，让机器自己去判断哪些信息是有用的，那就更好了。 这也是为什么我们需要图表示学习的原因。 我们希望图能够自己学习 "特征工程"。 图片来自[1] 图卷积神经网络（GCNs） 论文：基于图神经网络的半监督分类（2017）[3] GCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。 它解决的是对图（如引文网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。 在Graphs上进行半监督学习的例子。 有些节点没有标签（未知节点）。 主要思想 就像"卷积"这个名字所指代的那样，这个想法来自于图像，之后引进到图（Graphs）中。 然而，当图像有固定的结构时，图（Graphs）就复杂得多。 从图像到图形的卷积思想。 图片来自[1] GCN的基本思路：对于每个节点，我们从它的所有邻居节点处获取其特征信息，当然也包括它自身的特征。 假设我们使用average 函数。 我们将对所有的节点进行同样的操作。 最后，我们将这些计算得到的平均值输入到神经网络中。 在下图中，我们有一个引文网络的简单实例。 其中每个节点代表一篇研究论文，同时边代表的是引文。 我们在这里有一个预处理步骤。 在这里我们不使用原始论文作为特征，而是将论文转换成向量（通过使用NLP嵌入，例如tf-idf）。 Gcn 让我们考虑下绿色节点。 首先，我们得到它的所有邻居的特征值，包括自身节点，接着取平均值。 最后通过神经网络返回一个结果向量并将此作为最终结果。 GCN的主要思想。 我们以绿色节点为例。 首先，我们取其所有邻居节点的平均值，包括自身节点。 然后，将平均值通过神经网络。 请注意，在GCN中，我们仅仅使用一个全连接层。 在这个例子中，我们得到2维向量作为输出（全连接层的2个节点）。 在实际操作中，我们可以使用比average函数更复杂的聚合函数。 我们还可以将更多的层叠加在一起，以获得更深的GCN。 其中每一层的输出会被视为下一层的输入。 2层GCN的例子：第一层的输出是第二层的输入。 同样，注意GCN中的神经网络仅仅是一个全连接层（图片来自[2]）。 让我们认真从数学角度看看它到底是如何起作用的。 直观感受和背后的数学原理 首先，我们需要一些注解 我们考虑图G，如下图所示。 从图G中，我们有一个邻接矩阵A和一个度矩阵D。 同时我们也有特征矩阵X。 那么我们怎样才能从邻居节点处得到每一个节点的特征值呢？解决方法就在于A和X的相乘。 看看邻接矩阵的第一行，我们看到节点A与节点E之间有连接，得到的矩阵第一行就是与A相连接的E节点的特征向量（如下图）。 同理，得到的矩阵的第二行是D和E的特征向量之和，通过这个方法，我们可以得到所有邻居节点的向量之和。 计算 "和向量矩阵 "AX的第一行。 这里还有一些需要改进的地方。 我们忽略了节点本身的特征。 例如，计算得到的矩阵的第一行也应该包含节点A的特征。 我们不需要使用sum 函数，而是需要取平均值，甚至更好的邻居节点特征向量的加权平均值。 那我们为什么不使用sum 函数呢？原因是在使用sum 函数时，度大的节点很可能会生成的大的v向量，而度低的节点往往会得到小的聚集向量，这可能会在以后造成梯度爆炸或梯度消失（例如，使用sigmoid时）。 此外，神经网络似乎对输入数据的规模很敏感。 因此，我们需要对这些向量进行归一化，以摆脱可能出现的问题。 在问题（1）中，我们可以通过在A中增加一个单位矩阵I来解决，得到一个新的邻接矩阵。 通过给每个节点增加一个自循环，我们得到新的邻接矩阵 对于问题 2 : 对于矩阵缩放，我们通常将矩阵乘以对角线矩阵。 在当前的情况下，我们要取聚合特征的平均值，或者从数学角度上说，要根据节点度数对聚合向量矩阵X进行缩放。 直觉告诉我们这里用来缩放的对角矩阵是和度矩阵D有关的东西（为什么是D，而不是D？因为我们考虑的是新邻接矩阵 的度矩阵D，而不再是A了）。 基本上，D的逆矩阵中的每个元素都是对角矩阵D中相应项的倒数。 因此，通过D取反和X的乘法，我们可以取所有邻居节点的特征向量（包括自身节点）的平均值。 到目前为止一切都很好。 但是你可能会问加权平均 怎么样？直觉上，如果我们对高低度的节点区别对待，应该会更好。 但我们只是按行缩放，但忽略了对应的列（虚线框）。 为列增加一个新的缩放器。 新的缩放方法给我们提供了 "加权 "的平均值。 我们在这里做的是给低度的节点加更多的权重，以减少高度节点的影响。 这个加权平均的想法是，我们假设低度节点会对邻居节点产生更大的影响，而高度节点则会产生较低的影响，因为它们的影响力分散在太多的邻居节点上。 在节点B处聚合邻接节点特征时，我们为节点B本身分配最大的权重（度数为3），为节点E分配最小的权重（度数为5）。 在第2层有了10个维度的向量后，我们将这些向量通过一个softmax函数进行预测。 层的数量 layers的含义 层数是指节点特征能够传输的最远距离。 例如，在1层的GCN中，每个节点只能从其邻居那里获得信息。 每个节点收集信息的过程是独立进行的，对所有节点来说都是在同一时间进行的。 当在第一层的基础上再叠加一层时，我们重复收集信息的过程，但这一次，邻居节点已经有了自己的邻居的信息（来自上一步）。 这使得层数成为每个节点可以走的最大跳步。 所以，这取决于我们认为一个节点应该从网络中获取多远的信息，我们可以为 layers设置一个合适的数字。 但同样，在图中，通常我们不希望走得太远。 设置为6-7跳，我们就几乎可以得到整个图，但是这就使得聚合的意义不大。 例：收集目标节点 i 的两层信息的过程 GCN应该叠加几层？ 在论文中，作者还分别对浅层和深层的GCN进行了一些实验。 gcn 此外，对于深层的GCN（超过7层），反而往往得到不好的性能（虚线蓝色）。 一种解决方案是借助隐藏层之间的残余连接（紫色线）。 不同层数 的性能。 图片来自论文[3] 做好笔记• GCNs用于图上的半监督学习。 GCNs同时使用节点特征和结构进行训练• GCN的主要思想是取所有邻居节点特征（包括自身节点）的加权平均值。 度低的节点获得更大的权重。 之后，我们将得到的特征向量通过神经网络进行训练。 我们可以堆叠更多的层数来使GCN更深。 考虑深度GCNs的残差连接。 通常，我们会选择2层或3层的GCN。 数学笔记：当看到对角线矩阵时，要想到矩阵缩放。 这里有一个使用StellarGraph库的GCN演示[5]。 该仓库还提供了许多其他GNN的算法。 论文作者的说明 该框架目前仅限于无向图（加权或不加权）。 但是，可以通过将原始有向图表示为一个无向的两端图，并增加代表原始图中边的节点，来处理有向边和边特征。 下一步是什么呢 对于GCN，我们似乎可以同时利用节点特征和图的结构。 然而，如果图中的边有不同的类型呢？我们是否应该对每种关系进行不同的处理？在这种情况下如何聚合邻居节点？最近有哪些先进的方法？ 在图专题的下一篇文章中，我们将研究一些更复杂的方法。 如何处理边的不同关系（兄弟、朋友、. gcn. youtube. 02907. readthedocs.GCN Solutions
2 driver set will be the final release for those products. Overall, this marks a roughly 5-year span of hardware being retired this week, with the youngest parts just turning 5. But, after another gcn months of extended support, Windows 7 support is also being dropped. 1 drivers, the only versions of Windows supported are 64-bit editions of Windows 10. According to the company, there are no further driver released planned, and gcn announcement makes no mention of a security gcn support period. And Crypto is still gobbling Polaris up. - Tuesday, June 22, 2021 - That makes no sense - you don't want the hardware you currently use to be supported, just so the hardware you might be able to get one day when it's both in stock and not too gcn has slightly better driver support. - Tuesday, June 22, 2021 - Well, they wont with win 11, and you wont get game fixes. Its specially bad in this market. This move is to force more people to change gpusbecause many people dont, and not because they dont...GCN
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구할 수 없음. 1기 톱을 노려라! 건버스터 1988 톱을 노려라! 2기 톱을 노려라2! 다이￠버스터 2004 톱을 노려라! 1-2기 총집편 톱을 노려라! 구할 수 없음. 구할 수 없음. 대운동회 TVA 파이팅! gcn OVA 파이팅! 19禁, 재미 없어서 포기. 구할 수 없음. 19禁이라 리뷰 불가능. D OVA R. D -READ OR DIE- 2001 R. D TVA R., 제작진 답게 특유의 느릿함과 쓸쓸함, 신비함 등 훌륭한 OST가 돋보이는 작품인데 문제는 별 내용도 없는데 전개가 굉장히 느리고 재미 자체가 없어서 물론 재미로 보는 작품은 아니지만, 엄청난 인내심을 요구하는. 중도 하차했습니다. 그러나 OST 감상 만큼은 굉장히 추천드리는 작품. 여아용 겨냥 작품. 노말 전개. 마시모 코이치의 여성 버디무비 액션 2번째 작품이다. 느와르처럼 호불호가 갈릴만한 작품이라 여겨지는데, 세간의 평은 대체적으로 아주 안 좋다. 느와르는 루스하지만, OST도 매우.
30.07.2022 지하도 시 녹 스텔라
색은 스펙트럼 spectrum 의 단색 광과 백광 태양 광이나 형광등, 텅스텐, 전등 들백광에 셀로판지나 색유리를 끼워서 나오는 색 지하도 시 녹 스텔라 을 말한다. 색채는 물체가 발광하지 않고 빛을 받아서 반사되는 물체의 색을 말한다. 다시 말해서, 우리가 늘 보는 색을 말하며, 이렇듯 색과 색채의 의미는 확실한 차이가 있다. 대승불전의 반야경 般若經 에 나오는 '물즉시색 物卽是色 '의 의미는 모든 물자 thing 에 색이 있다는 말이며, 우리들은 색 속에 둘러싸여 생활하고 있다는 뜻이다. 따라서 어떤 학자는 "색채는 감정적이며, 인상적이다. 색채는 근대 조형의 기초이며, 미술의 각 분야를 위시한 산업 문화의 유산이다. 색채의 기능은 기호적인 전달수단 뿐만 아니라 여러 가지 분야에 연구 대상이 되며, 물리학적 현상과 예술적인 gcn 위하여 일상생활의 정보원으로써 작용한다. 색채의 연구는 gcn 연구를 바탕으로 보다 심오한 정신적 차원으로 연결되어야만 하고, 물리학자는.
20.08.2022 메타 버스 게임
메타버스가 주목을 받게 되고 다양한 메타버스 플랫폼이 공개된 뒤 사람들의 반응은 '게임 아냐? 메타버스 플랫폼과 게임에는 결정적인 차이가 있습니다. 오늘은 메타버스 플랫폼과 게임의 차이점에 대해 알아보도록 하겠습니다. 메타버스 플랫폼 중 하나인 로블록스 메타버스는 게임이 아니다 최근 메타버스에 대한 메타 버스 게임 하면 빠지지 않는 것이 제페토와 로블록스입니다. 제페토는 우리나라의 네이버Z에서 개발한 메타버스 플랫폼이고, 로블록스는 미국의 로블록스에서 개발한 메타버스 플랫폼입니다. 이 두가지를 통해서 메타버스에 대해 접한 많은 사람들이 '게임인데? 정확히 말하자면 메타버스 안에서 움직이는 3D 캐릭터들의 모양이나 디자인을 보고 '게임과 유사하다'라고 생각하는 것입니다. gcn 플레이화면 메타버스와 게임의 결정적인 차이 중 하나는 '그 안에 경제가 있냐'는 것입니다. 그 안에서 유저나 플레이어 간에 거래가 발생해야 한다는 것입니다. 메타버스의 아이템 거래를 게임 아이템 거래와 혼동하는 은 어찌 보면 당연한 것입니다. 메타버스의 경제주도권 메타버스와 게임의.
10.08.2022 서브웨이 메뉴
오늘은 제가 좋아하는 서 브웨이 메뉴에 대해 소개를 해보려 합니다. 칼로리 정보도 같이 기재 해 둘게요. 치즈 및 소스 제외, 15cm 위트 빵 기준 칼로리 입니다. 주문 꿀팁도 아래쪽에서 소개 해 드릴게요. 베지 서브웨이 베지 첫번째 메뉴는 베지 입니다. 이 샌드위치의 이름에서도 알 수 있듯이, 야채 샌드위치 이구요. 다른 토핑 gcn 7가지 야채가 가득 들어있는 샌드위치 입니다. 치즈 2장도 들어있구요 추천 드레싱은 레드와인식초 입니다. 다이어터분들에게 추천드리는, 서 브웨이의 최저칼로리 샌드위치 입니다. 쉬림프 서브웨이 쉬림프 다음은 쉬림프 입니다. 아니 그래도 샌드위치 먹는데, 야채만 잔뜩 들어있는 샌드위치 먹으면 먹는 것 같지도 않고 그렇잖아요? 칼로리 많이 나가는 다른 속재료 대신 단백질 함량이 높은 통통한 새우 다섯마리가 들어있는 쉬림프 샌드위치를 추천 드립니다. 터키 서브웨이 터키 다음 메뉴는 터키 입니다. 이름에서도 알 수 서브웨이 메뉴.
26.07.2022 대한민국 누적 확진 자
17일 코로나19 통계사이트 월드오미터에 따르면, 이날 오전 8시 기준 한국은 세계에서 8번째, 아시아에서는 2번째로 많은 확진자가 발생한 나라로 집계됐다. 우리나라 누적 확진자는 1,630만5,752명으로, 세계 gcn 5억419만2,096명 의 3. 미국 존스홉킨스대에 따르면, 세계 190개국 중 예멘이 치명률 18. 14일 오후 서울 은평구 청구성심병원에서 한 시민이 코로나19 백신 4차 접종을 하고 있다. 뉴스1 2020년 5월 2. 통계사이트 아워월드인데이터에 따르면, 한국의 2차 접종률은 86. 세계 평균 56. 미국 CNN방송은 "한국과 뉴질랜드는 특히 질병과 사망에 취약한 gcn 백신을 접종해 확진자가 늘어도 낮은 치사율을 유지할 수 있었다"고 분석했다. 치명률이 상대적으로 낮은 변이인 오미크론이 확산한 후 대부분의 확진자가 발생했다는 점도 영향을 미쳤다. 정부가 오미크론 우세기로 분류하는 올해 1월 1일부터 발생한 확진자는 1,567만4,965명으로, 전체의 96. 이 시기 사망자도 1만5,529명으로 전체의 73. 미국, 유럽 등에서 유행 감소 후.
02.08.2022 간이 지급 명세서 제출 기한
안녕하십니까? 항상 국세행정에 대한 관심과 협조에 감사드립니다. 소득세법 제164조의3에 따른 원천징수대상 사업소득 간이지급명세서는 지급일이 속하는 달의 다음 달 말일까지 신고하는 것이고, 사업소득 간이지급명세서 소득세법 시행규칙 별지 제24호의4서식 2 의 간이 지급 명세서 제출 기한 따르면 12월 말일까지 미지급한 금액은 12월에 지급한 것으로 작성하여 2022년 1월 말일까지 신고하는 것입니다. 소득세법 제164조에 따른 원천징수대상 사업소득 지급명세서는 지급일이 속하는 과세기간의 다음연도 3월 10일까지 제출하는 것입니다. 따라서 12월 지급분의 경우 지급일이 속하는 과세기간의 다음연도 3월 10일까지 제출합니다. 간이지급명세서와 지급명세서는 법률상 다르게 규정되어있는 의무로서, 각자 따로 신고기한 내 신고하여야 합니다. 답변내용이 도움이 되셨기를 바라며 오늘도 좋은 하루 보내시길 바랍니다. 일용근로자가 아닌 근로자에게 지급하는 근로소득: 그 소득 지급일 제135조를 적용받는 소득에 대해서는 해당 소득에 대한 과세기간 종료일을 말한다 이 속하는 반기의 마지막 달의 gcn 달 말일.
31.07.2022 지금 헤어지 는 중 입니다 4 화 다시 보기
송혜교의 복귀작으로 많은 분들의 관심을 끌고 있고, 장기용 배우와 함께 호흡을 맞춘다고 합니다. 역대급 멜로로 어떤 내용으로 전개가 될지 많은 분들이 관심을 가지고 계신데요. 포스터, 티저 등이 공개될 때마다 이 드라마를 기다리는 분들이 더 많아졌다고 합니다. 송혜교 하영은 역 외 장기용 윤재국 의 역대급 케미가 기대됩니다. 11월 12일 금요일 밤 10시 첫방송 이후 바로 업데이트 되었으며 앞으로도 방송 후 바로 gcn 되니 다시보기 원하시는 분들은 아래 링크에서 바로 보시면 됩니다. 지금 헤어지는 중입니다 쿠팡플레이 쿠플 바로가기 지금 헤어지는 중입니다 등장인물• 하영은 송혜교 38세 패션회사 '더 원'의 탑브랜드 '소노' 디자인팀 팀장• 윤재국 장기용 32세 프리랜서 패션전문 포토그래퍼• 황치숙 최희서 38세 '더 원' 디자인팀 총괄이사• 전미숙 박효주 38세 하영은과 황치숙의 여고동창생. 곽수호 gcn 36세 '비전피알' 기획팀 차장. 하택수 최홍일 64세 하영은 부친•.
19.08.2022 사토 타케루 열애
같은거 였고 그녀만 엄청 진지해서. 물론 블로그는 현재 폐쇄. 은 아사히 신문 특종이었다고 gcn. 갑자기 의심이 드는. 아니 20대 정도면 알아서 연예할수는 있는거 아닌가? 그정도인건가. 료코상도 늘 그의 외도에대한 걱정과 불안함, 외로움으로 살아갔다고 한다. 일본은. 확실히 남자천국임. 부부나 연인들이 가는 스파점. olivespa 릇폰기점인데 보니 지금은 폐업함. 타케루상에 끌려 서로 관심있어하다가 이내 쫑난거 같음. 영향을 미칠줄은. 몰랐겠지. 정말 열심히 막아서 기자사진들도 다 무마했다는 설.
06.08.2022 오피스 2016 정품 인증
안녕하세요 오피스는 마이크로소프트에서 제공하는 워드, 엑셀, 파워포인트, 원노트, 원드라이브 등의 프로그램들의 집합체입니다. 윈도우와 맥을 사용하시는 분들 뿐만 아니라 안드로이드, iOS 등의 모바일을 사용하시는 오피스 2016 정품 인증 아마 빼놓지 않고 사용하는 프로그램이 아닐까 싶은데요 오늘은 MS Office의 2016년도 버전인 오피스 2016을 무료 다운로드 하고 정품인증 방법에 대해서 알아보겠습니다. 오피스 2016 무료 다운로드 및 정품인증 방법 먼저 오피스 2016을 다운로드 해주셔야 합니다. 인증은 설치가 끝난 후 진행합니다. 들어가셔서 보시면 오피스 2016의 다양한 버전과 언어를 제공합니다. 오피스 2016을 풀버전을 다운 받으실 수도 있고 개별의 워드, 엑셀, 파워포인트 gcn 한개씩 다운 받으실 수 있습니다. 화면에서 내려오시다보면 중간쯤 Korean 이라고 적혀 있는 곳이 있는데 여기서 원하시는 프로그램을 다운받아 주시면 됩니다. 다운로드가 완료되셨으면 Setup. exe 설치파일을 실행해 주시면 됩니다. 몇분만 기다려주시면 설치가 빠르게 끝날겁니다. 설치가.