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gnn发论文权威发布_gnn网络语言是什么意思(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

gnn发论文

𐟤”研究生能否在HPC领域发论文？ 𐟘奕Š，真的好难啊！我之前在研究GNN的时候，从模型分析到算法实现，每一步都充满了挑战。现在转向科学计算，更是感觉前人已经把所有能想的都想了，我还能有什么创新点呢？𐟤” 𐟘“看高性能计算（HPC）领域，从方法实现到数据重用、冲突消除，再到并行性和硬件利用率，每一个细节都让人头疼。感觉自己的知识储备和创新能力都远远不够啊！𐟘ž 𐟘”我们学校就我们一个小组在研究这个方向，是不是意味着我们的研究没有价值呢？或者我们需要更深入地挖掘，找到别人没发现的角度？可是，三年时间真的够吗？等我真正掌握全部知识，找到创新点，实现想法，测试并写好论文，别人可能已经发表了好几年了。𐟘“ 𐟘�‘真的好希望能在我的研究方向上有所贡献啊！可是现在看来，这条路似乎还很长。有没有哪位大神能指点一下迷津呢？或者有没有同样在HPC领域挣扎的小伙伴，一起来探讨探讨？𐟙

推荐系统实战指南：从零开始到精通嘿，大家好！今天我想和大家分享一些关于如何从零开始搭建一个推荐系统的实战经验。无论你是企业笔试面试的备考者，还是学术研究的新手，这些资料都能帮到你。入门推荐系统：从零开始搭建 𐟚€ 首先，我建议大家从基础开始，了解推荐系统的基本原理和框架。我自己也是从零开始一步步搭建起来的，这个过程虽然有点痛苦，但真的很值得。你可以参考一些经典的教材和论文，比如《推荐系统导论》和《深度学习推荐系统》。数据集的重要性 𐟓Š 在做算法创新的时候，数据集是非常关键的。一般来说，好的论文会用到3-4个数据集。前三个数据集是最常用的，你可以自行去下载。不过，很多后续的工作都是用自己合作企业和高校的数据集。这些数据集我整理了一下，并且公开在了GitHub上，供大家自行下载使用。推荐系统的研究方向 𐟓š 我的主要研究方向是KG+GNN（知识图谱和图神经网络），通常用三元组的形式呈现。如果你是初学者，可以先从用户评分三元组开始，逐步考虑多特征融合。这个过程可能会有点复杂，但只要你坚持下去，效果会越来越好。学习资源分享 𐟓– 我自己这几年研究的内容都整理成了一些学习资料，包括搭建整个推荐系统的框架和一些Baseline代码。有问题可以随时找我讨论。希望这些资料能帮到你们，少走一些弯路。总之，推荐系统是一个非常有挑战性的领域，但只要你愿意花时间和精力去学习和实践，相信你一定能做出不错的成果。祝大家好运！

AI确定17000多种疾病候选药物罕见病“孤儿药”不再遥远？日前，来自哈佛医学院的研究团队及其合作者开发了一个名为 TxGNN 的 AI 模型，这是首个专门为识别罕见疾病和无药可治病症的候选药物而开发的新办法，它从现有药物中确定了 17000 多种疾病的候选药物，其中许多疾病没有任何现有治疗方法。与用于药物再利用的同类 AI 模型相比，TxGNN 在识别候选药物方面平均提高了近 50%，在预测哪些药物会有禁忌症方面，准确率也高出 35%。相关研究论文以“A foundation model for clinician-centered drug repurposing”为题，已发表在 Nature 子刊 Nature Medicine 上。毋庸置疑，AI 在改善罕见疾病检测、药物再利用以及临床流程优化方面的潜力将会越来越大，能够更好地帮助我们更好抗击疾病。 #罕见病#

凌晨5点，我的PhD生活碎片 𐟌™𐟒𛊦œ€近一直在熬夜，凌晨5点还在码字，真是有点心疼自己。不过，科研嘛，总是有起有落，有时候灵感一来，就得赶紧抓住。先说说我的数据整理吧。最近统计了两个子文件夹，大概有27个子文件夹之多，名字五花八门，看得我有点晕。不过，为了不让电脑太累，我还是决定先下载所有数据，虽然这个过程有点漫长，但至少心里踏实。在下载数据的同时，我还顺便看了老师发给我的两篇文档。一篇是Research summary，另一篇是毕业论文。说实话，Research summary看起来挺简单的，但里面的内容却有点深奥。里面提到了ResNet和GNN这些东西，虽然我不是很懂，但也记录了一下。特别是当我在总结里的两个目标时，突然觉得有点头绪了。看来，这个summary真的没那么简单。数据还没完全下载好，现在只下载了2.8G，但感觉还可以接受。另一篇毕设论文是另一个人写的，有几十页之多。我抄了一下标题，大概有个概念。看了一下标题和具体的contributions，感觉这些内容我都挺熟悉的。为了更好地组织我的工作，我还简单整理了一下相关的思维导图。这样看起来更清晰，也更方便我接下来做更多的研究。简单休息一会儿吧，想想接下来具体要做什么。我可能需要更深入地了解这篇论文，或者根据我现在的硕士论文做一些改进。看来，接下来的路还很长，得好好规划一下。

研零进组必看：快速入门机器学习的方法研零阶段是一个特殊的时期，利用得好可以弯道超车，利用不好就及时享受生活吧。最近很多研究生上岸了，毕业论文也写完了，开始考虑如何准备研究生的学习。很多人本科时没学过编程和机器学习，但以后科研肯定要用到，怎么办呢？以下是一些建议，帮助你快速入门机器学习，找到论文的创新点：本科没学过编程的同学 𐟒𛊩€‰择编程语言：如果你本科没学过编程语言，说明你平时用的不多。这部分同学通常不是搞开发之类的，只是想用编程语言来解决问题。Python是比较推荐的选择，自学Python很简单，看半个月的视频，写半个月的代码就能入门。千万别死看书，每天看几页，你一年都看不完。这个阶段讲究快速入门，就算多看一个月也不见得效果更好。基础Python：有了Python语言基础（会用list、numpy、dataframe、循环等结构），就可以开始看机器学习算法了，包括支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。大部分人只需要调用这些算法，知道每个算法适合解决什么问题，以及什么情况下使用就够了。原理看一看，不理解也无所谓。深度学习：下一阶段可以学习深度学习，从小土堆、王二大的视频开始看，了解PyTorch框架和Tensor数据类型。深度学习与机器学习不同，数据有严格的输入形式和格式，这一块要有耐心，不然很容易劝退。各种网络框架：最后就是学习各种网络框架，如时间序列的LSTM、TCN、卷积神经网络CNN、GNN、GAN等。本科已经学过机器学习的同学 𐟎“ 研究方向：本科很多人出于兴趣或课程要求，接触过一些基础的机器学习算法。对于这部分同学，需要考虑自己的研究方向，采用深度学习还是强化学习等。深度学习要看懂原理，了解网络层，后面堆叠网络层、残差结构等都是必会的技巧。这部分需要针对每个模型去看论文原文，然后在GitHub上找代码自己跑通，调整模型，清楚各个模块的作用，深刻体会其奇妙伟大之处。躺平的研0选手 𐟎悦žœ不想学习，那就好好玩吧。每天一睁眼就是中午，吃个饭，下午打游戏，晚上逛街，一天又一天地过去。学习不想学，完全静不下心，那就好好享受生活吧。以上就是本次分享的全部内容，更多内容请看往期的帖子。

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