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前置知识：CS224W 图机器学习04：GNN 深入理解、CS224W 图机器学习05：GNN 的训练与预测、 CS224W 图机器学习06：GNN 的理论理解
本节主题：如何使得 GNN 的嵌入更具表示力？
1 图神经网络的局限性
一个"完美"的 GNN 应该具备什么特征？
- 能在邻域结构（无论跃点如何）和节点嵌入之间构建一个单射函数
- 如果两个节点具有相同的邻域结构，则它们必须具有相同的嵌入
- 如果两个节点具有不同的邻域结构，则它们必须具有不同的嵌入
问题 1：
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1 深度图生成模型基础
图生成的应用：药物发现、材料设计、社交网络建模
图生成的意义：理解图的表达、预测图的演变、实现图的模拟、检测图的异常
图生成的发展：（1）根据现实世界构建图（2）传统图生成（3）深度图生成
之前学习的图编码是一个 encoding 的过程，而图生成是一个 decoding 的过程
图生成的目标：给定来自 $p_{data}(G)$ 的图采样，构建模型 $p_{model}(G)$ 学习图的分布
图生成的的过程
- 基于最大似然估计，让
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模型参数的常见数据类型：
- Float32 (FP32) 是标准的 32 位浮点表示，包含 1 符号位+8 指数位+23 尾数位
- Float16 (FP16) 则包含 1 符号位+5 指数位+10 尾数位，数值范围远小于 FP32
- Bfloat16 (BF16) 包含 1 符号位+8 指数位+7 尾数位，牺牲精度来保证数值范围
- TensorFloat-32 (TF32) ，使用 19 位表示，结合了 BF16 的范围和 FP16 的精度
- Int8 (INT8) 是一个 8 位的整型数据表示，可以存储 256 个不同的值
在机器学习术语中，FP32 称为全精度 (4 字节)，而 BF1
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独立冗余磁盘阵列（Redundant Array of Independent Disks，RAID）技术
- 多块独立的硬盘（物理硬盘）按不同方式组合成一个硬盘组（逻辑硬盘）
- 降低数据存储的费用，提供更强的存储性能，通过备份技术改善数据安全
RAID 技术的常见规范
- RAID0，将数据划分为 N 份存储到 N 个硬盘，读写效率高但不支持数据容错和备份；适合于对数据量大，但安全性要求不高的场景，比如音像、视频文件的存储等
- RAID1，将一份数据同时写入两块硬盘，硬盘利用率只有 50%，但坏了一块硬盘还能继续用；适合数据安全性要求比较高的场景，如邮件系统，数据库等
- RAID3，将数据划分
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1 推荐系统的任务与评价
推荐系统可以建模为二分图（bipartite graph）
- 具有两种类型的节点——用户（user）和项（item）
- 边用于连接用户和项，表示二者间的互动（比如点击、购买或评论）
任务：给定历史图，预测每个用户未来将产生的交互项（链接预测问题）
前置知识：推荐排序模型评价指标
基于嵌入表示的推荐系统建模思路
- 对于每一个用户 $u$，基于编码器生成对应的用户嵌入表示
- 对于每一个可交互项 $v$，基于编码器
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碘
碘的作用也非常重要，特别是对于要减肥的人来说，一般来说，经常吃海鲜的人，不会缺碘，比如说海边的人。对于内陆山区的人来说，可能需要补充一些碘。
碘的主要作用，维持甲状腺健康，新陈代谢，免疫系统，认知能力，防止脱发等等。
镁
缺镁的人也比较多，据美国的数据发现，大概一半的人，镁摄入量都不足。
镁的功能也非常多，和精力、肌肉（抽筋）、神经系统、运动表现、心理压力、睡眠质量等等都有关系。
硒
一种很重要的矿物质元素，抗氧化效果也不错，降低 DNA 损害，改善免疫系统，有一定的抗癌功效，还有一个很重要的功效，维护甲状腺健康，还可以减少哮喘。
硒作
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