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作者文章归档：王半仙
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中文标题：LINE：针对大规模信息网络的嵌入表示
英文标题：LINE: Large-scale Information Network Embedding
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“压缩现代性”，这个词很生动、贴切。中（含台湾）、日、韩三个国家的普通民众的生活都有明显的“压缩”特征：
1、住房是压缩的。美国人住别墅，中日韩绝大多数人住公寓。东亚城市人口密度远高于美国，也高于欧洲。这节约了土地，也导致普通人的个人空间严重不足；
2、学习是压缩的。“做题家”，这一个词描述了以高考为人才选拔的高压模式。进大学前，想考个好大学、好专业，那就只有拼命做题；
3、工作是压缩的。“加班、超时劳动”被普遍接受，只要老板给高一点的加班费，打工者对加班一般持欢迎与接受的态度。但这也极大地减少了可用于关心家庭、个人再学习、社交等一系列的工作之外的时间；
4、生育也是压缩的。一对夫妻，生一
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1 图嵌入表示
传统图机器学习 VS 图表示学习
- 给定输入图，传统图机器学习需要提取节点、链接和图级特征；然后学习将特征映射到/预测标签的模型（SVM、普通神经网络等），并应用于下游任务
- 图表示学习则不需要额外特征工程，而是给定输入图，自动学习独立于任务的特征（节点、链接和图级嵌入表示），然后用于算法的训练学习和下游任务
嵌入表示的好处：
- 节点间嵌入的相似性表明了它们在网络中的相似性
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1 课程简介
课程内容大纲：
- 图嵌入表示（Node Embedding）方法：DeepWalk，Node2vec
- 图神经网络（GNN）：GCN、GraphSAGE、GAT…
- 图自注意力（Graph Transformers）
- 知识图谱和推理：TransE，BetaE
- 图生成模型：GraphRNN
- 3D 图模型：Molecules
- 扩展到大规模的图数据
- 图应用：生物医学、科学技术
背景要求：机器学习、算法和图论、概率论与数理统计、Python/PyTorch
其他推荐工具：
- 基于 PyTorch 构建的图神经网络库
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瑞士奶酪理论（英语：Swiss Cheese Model），又称乳酪理论或瑞士起司理论，是英国曼彻斯特大学教授詹姆斯·瑞森（James Reason）于 1990 年提出的关于意外发生的风险分析与控管的模型
主要是讲，瑞士起司在制造与发酵过程当中，很自然的会产生小孔洞。如果把许多片起司重叠在一起，正常情况下，每片起司的空洞位置不同，光线透不过。只有在很极端的情况下，空洞刚好连成一直线，才会让光线透过去。导致严重事故发生的从来都不是因为某个单独的原因，而是多个问题同时出现。
瑞士起司理论示意图：左方是危险（Hazards），穿过数个孔洞后导致损失（Losses）
上图的一片片乳酪，往往代表
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中文标题：Genie: 生成式交互环境
英文标题：Genie: Generative Interactive Environments
发布平台：预印本
发布日期：2024-02-23
引用量（非实时
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