Weisfeiler-Lehman 算法 很多论文中会讲,从另一个角度来讲,GCN模型可以看作图上非常有名的 Weisfeiler-Lehman 算法的一种变形.那么什么是 Weisfeiler-Lehman 算法呢? 一维的 Weisfeiler-Lehman 如下所示: 下面举例说明 Wisfeiler-Lehman 算法 给定两图 $G$ 和 $G^{\prime}$,其中每个节点都已经打上了标签(实际应用中,有些时候我们并拿不到节点的标签, 这时可以对节点都标上 "1" 这个标

前面说过,闪存寿命是以P/E次数来计算的,而WL就是确保闪存内每个块被写入的次数相等的一种机制.若没有这个机制,SSD内的闪存颗粒就无法在同一时间内挂掉,那对用户来说就是灾难.       会出现这种情况的原因在于,用户在LBA空间里的数据更新速度是不同的,有部分是经常需要更新,而有些却长期不需要变更,因此若没有WL,很显然那些经常被更新的数据所在的闪存寿命会首先被消耗完毕,而不怎么需要变更的数据所在的闪存损耗就要小得多.为了避免出现这种状况,便需要WL这个机制来保持SSD内的每个闪存颗粒的磨损

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

不管WL算法如何高明,在使用中都会碰到一个头痛的问题,那就是坏块,所以一个SSD必须要有坏块管理机制.何谓坏块?一个闪存块里包含有不稳定的地址,不能保证读/写/擦时数据的准确性.              坏块分出厂坏块和使用过程中出现的坏块,SSD有坏块表来管理坏块.出厂坏块在上面会有标记,所以很容易就能被识别,而使用中出现的坏块就要靠主控的能力了.一般来说,越到闪存生命的后期(P/E数开始接近理论最大值),坏块就会开始大量出现.       一般来说闪存出厂都包含坏块,不过厂商有个最小有效块

[] Li-Pin Chang,Li-Chun Huang.A low-cost wear-leveling algorithm for block-mapping solid-state disks.ACM SIGPLAN Notices,2011,Vol.46(5):31~40 [1] LI-PIN CHANG,CHUN-DA DU. Design and implementation of an efficient wear-leveling algorithm for solid-sta

SSD主要由SSD控制器,FLASH存储阵列,板上DRAM(可选),以及跟HOST接口(诸如SATA,SAS, PCIe等)组成. SSD主控通过若干个通道(channel)并行操作多块FLASH颗粒,类似RAID0,大大提高底层的带宽.举个例子,假设主控与FLASH颗粒之间有8个通道,每个通道上挂载了一个闪存颗粒,HOST与FLASH之间数据传输速率为200MB/s.该闪存颗粒Page大小为8KB,FLASH page的读取时间为Tr=50us,平均写入时间为Tp=800us,8KB数据传输时

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

随着大数据.云计算.物联网等产业的发展,信息存储安全一旦受到威胁,将危害到政军.石油.化工.核能.金融等所有行业的安全.存储芯片又被称为电子产品的“粮食”,占产品成本的二成左右,尽管中国是全球最大的手机制造生产基地,但存储芯片的自给率不到一成,在竞争激烈的电子产业链里面,没有核心技术的企业,很容易被“卡脖子”. 宏旺半导体ICMAX深耕存储行业十五年,励志做出属于中国自己的存储芯片,自主创新开发中国本土memory芯片不再受制于人,让中国民族品牌ICMAX走向世界.今天宏旺半导体就向大家介绍下时

原创作者 | 苏菲 论文来源: https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.668/ 论文题目: Text Graph Transformer for Document Classification (文本图Tranformer在文本分类中的应用) 论文作者: Haopeng Zhang Jiawei Zhang 01 引言 文本分类是自然语言处理中的基本任务之一,而图神经网络(GNN)技术可以描述词语.文本以及语料库,最近研究者将GNN应用到抓取语料库中单

从网上看了一些资料,为了方便自己理解,于是把它的编码原理,自己放在excel表格中清晰列出来,方便以后查阅.做的图如下:

最小生成树 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边.最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出. 普里姆算法(Prim算法) 图例所示: 1)图中有6个顶点v1-v6,每条边的边权值都在图上:在进行prim算法时,我先随意选择一个顶点作为起始点,当然我们一般选择v1作为起始点,好,现在我们设U集合为当前所找到最小生成树里面的顶点,TE集合为所找到的边,现在状态如下: U={v1}: TE

有向无环图 一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline praph).简称DAG 图.DAG 图是一类较有向树更一般的特殊有向图, dijistra算法 摘自 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijk

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓

1986年Rumelhart和McCelland在<并行分布式处理>中提出了BP算法,即非线性连续变换函数的多层感知器网络误差反向传播算法. 该算法的思想是:学习过程分为信号的正向传播与误差的反向传播两个过程. 正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐含层逐层处理后传向输出层,若输出层的实际输出与期望输出不符,则转入误差反向传播阶段. 误差反传是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层的误差信号,此信号即作为修正各单元权值的依据. 上述两个过程

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcach

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 我们需要做以下几件事:   1. 分割数据集   2. 优化梯度下降算法:      2.1 不使用任何优化算法      2.2 mini-batch梯度下降法      2.3 使用具有动量的梯度下降算法      2.4 使用Adam算法 到目前为止,我们始终都是在使用梯度下降法学习,本文中,我们将使用一些更加高级的

一.基本思想 归并排序算法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,使每个子序列有序,再将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列.该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用.   二.算法过程 归并主要做两件事: 1)“分解”——将序列每次折半划分. 2)“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序.   三.算法图解及PHP代码实现 1.递归——自顶向下 递归过程是将待排序数组一分为二,直至排序数组就剩下一个元素为止,然

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization

CGA填充算法之种子填充算法 平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界 (也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充).区域填充中最常用的是多边形填色,本文讨论种子填充算法(Seed Filling)   如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充.种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进

以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ In [8]: %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt iris_data = pd.read_csv('iris.data') iris_data.columns = ['sepal_length_cm', 'sepal_width_cm', 'petal_length_cm',