《集合啦!动物森友会》限定版Switch主机公开小清新配色颜值大赞

3月20日发售的《集合啦!动物森友会》将于2月8日开启预购和预下载,今日官方还公布了动森版的Switch主机,小清新配色,颜值美赞了。

而新的一年已经过去了一个月,那么2020年图机器学习的火热还能持续吗?又将有哪些新的研究趋势呢? 即将于4月份在埃塞俄比亚举办的ICLR 2020是一个能够很好反映这些问题的会议。

据了解,中国高考评价体系主要由“一核”“四层”“四翼”三部分内容组成。其中,“一核”为核心功能,即“立德树人、服务选才、引导教学”,是对素质教育中高考核心功能的概括,回答“为什么考”的问题;“四层”为考查内容,即“核心价值、学科素养、关键能力、必备知识”,是素质教育目标在高考中的提炼,回答“考什么”的问题;“四翼”为考查要求,即“基础性、综合性、应用性、创新性”,是素质教育的评价维度在高考中的体现,回答“怎么考”的问题。

正如阿里达摩院曾在2019年所提:“单纯的深度学习已经成熟,而结合了深度学习的图研究将端到端学习与归纳推理相结合,有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。” 

同样,在另外两篇论文中,Oono等人研究了GNN的能力。第一篇文章是《图神经网络在节点分类中失去了表达能力》,第二篇文章是《图神经网络的逻辑表达》。

在今年的图神经网络(或者说机器学习)中经常出现的一个研究方向是:对现有模型的重新评估,以及在一个公平环境中进行测评。

2、新酷应用不断涌现

在过去的一年里,图机器学习经过了蓬勃的发展,这从各大顶会中图机器学习的火爆场面也可以看出。 

教育部考试中心相关负责人介绍,高考评价体系出台将实现高考由单纯的考试评价向立德树人重要载体和素质教育关键环节的转变。高考评价体系立足于培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人,力求运用教育评价的新理念和新方法,在高考评价中完成立德树人根本任务的机制性设计,以及与素质教育理念、目标和要求的体系性衔接。

因此论文提出一个简单解决方案:在邻域聚合之后添加一个读出操作,以便每个节点在更新所有要素时与图中所有其他节点都有联系。 

教育部考试中心相关负责人强调,中国高考评价体系不是考试大纲,也不是界定考试范围的规范性文件。高考评价体系是综合高校人才选拔要求和国家课程标准而形成的考试评价理论框架。

从目前的形式看,图机器学习的领域在成熟的康庄大道上越走越远,但是图神经网络还有很多进步空间。过去的一年图神经网络不断改进,因此诞生了许多理论研究,在我们对2020年预测之前,先来简单梳理一下图神经网络的重要理论成果吧!

Tabacof 和 Costabello 讨论了图嵌入模型的概率标定中的一个重要问题,他们指出,目前流行的嵌入模型TransE 和ComplEx(通过将logit函数转换成sigmoid函数来获得概率)均存在误校,即对事实的存在预测不足或预测过度。

GAC只是ACT的前段。加拿大省考,主要针对加拿大,枫叶学校在用。这两门不是北京国际校/班的主流课程。

但现实是当前的GNN的许多实现都无法达到此条件,因为层数和嵌入的尺寸与图的大小相比还不够大。另一方面,较大的网络在实际操作中不合适的,这会引发有关如何设计有效的GNN的问题,当然这个问题也是研究人员未来工作的重点。需要说明的是,这篇论文还从80年代的分布式计算模型中汲取了灵感,证明了GNN本质上是在做同样的事情。 

在过去的一年中,GNN已经在一些实际任务中进行了应用。例如已经有一些程序应用于玩游戏、回答智商测试、优化TensorFlow计算图形、分子生成以及对话系统中的问题生成。

这个会议是由深度学习三巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办,旨在关注有关深度学习各个方面的前沿研究。

在他们进行的大型消融研究中,作者观察到将旧的方法(例如RESCAL模型)的超参数进行适当调整就可以获得SOTA性能。 当然在这个领域还有许多其他有趣的工作,Allen et al. 基于对词嵌入的最新研究,进一步探究了关系与实体的学习表示的隐空间。Asai et al. 则展示了模型如何在回答给定query的Wikipedia图谱上检索推理路径。

图机器学习的研究之所以在2019年突然变得火热,原因在于,在前几年尽管深度学习在欧氏空间中的数据方面取得了巨大的成功,但在许多实际的应用场景中的数据往往是从非欧式空间生成的。 

这个规则右边的每个关系都可以表示为一个矩阵,而寻找缺失连接(missing links)的过程可以表示为关系与实体向量的连续矩阵乘积,这个过程称为规则学习。由于矩阵的构造方式,神经网络的方法只能在分类规则colleagueOf(Z,Y)下工作。 

洛桑联邦理工学院 Andreas Loukas 的这篇论文,无论在影响力、简洁性还是对理论理解的深度上,无疑是论文中的典范。 

这篇论文展示了GNN与节点分类器类型之间的联系。在这之前,我们已经了解GNN与WL同构检验一样强大。但是GNN可以获得其他分类功能么?直观上不行,因为GNN是一种消息传递机制,如果图的一个部分和另一个部分之间没有链接,那么两者之间就不会传递消息。

Query2Box 推理框架 在斯坦福大学Hongyu Ren等人的工作中,他们建议将query嵌入到隐空间当中,而不是作为单个的点(作为矩形框)。 

Wang等人在类似主题的一篇文章提出了一种处理数字实体和规则的方法。

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在论文中,作者其提出了一种在Javascript代码中同时检测和修复错误的方法。具体操作是将代码转换为抽象语法树,然后让GNN进行预处理以便获得代码嵌入,再通过多轮图形编辑运算符(添加或删除节点,替换节点值或类型)对其进行修改。为了理解图形的哪些节点应该修改,论文作者使用了一个指针网络(Pointer network),该网络采用了图形嵌入来选择节点,以便使用LSTM网络进行修复。当然,LSTM网络也接受图形嵌入和上下文编辑。

我们不妨将这些论文按照理论、应用、知识图谱、图嵌入来划分,从而一窥图机器学习在2020年的研究趋势。

在ICLR 2020中共有150篇投稿与图机器学习有关,而其中有近1/3的论文都被录用了,这也说明图机器学习火热依旧。

在今年的ICLR会议上,有很多关于知识图谱推理的论文。  

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在上面的论文中提出了一种RL算法来优化TensorFlow计算图的开销。先通过标准GNN对图形进行处理,然后产生与图中每个节点的调度优先级相对应的离散化嵌入,最后将嵌入被馈送到遗传算法BRKGA中进行模型训练,从而优化得到的TensorFlow图的实际计算开销。值得注意的是该遗传算法决定每个节点的布局和调度。

专家指出,恢复高考初期,高考的功能主要定位于为高等学校选拔新生。随着高中教学水平的逐步提高,由于高考成绩是评价录取学生的主要标准,高考的竞争越来越激烈,使得高考对高中教学的影响越来越大,也出现了学生文理偏科、中学片面追求升学率等现象。高考是上接高等教育、下连基础教育的关键节点,高考评价体系旗帜鲜明地将“引导教学”作为高考内容改革的重要方向,更加强调教、学、考的有机统一,充分发挥高考的正面导向作用。

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图嵌入是图机器学习的一个长期的研究主题,今年有一些关于我们应该如何学习图表示的新观点出现。

不过有一个不错的技巧可以将析取( ∨)query转换为DNF形式,这时候只有在图计算的最后才会进行 并 操作,这能够有效减少每个子查询的距离计算。

这篇论文表明:“在已知某些条件下的权重,当层数增加时,GCN除了节点度和连通分量以外,将无法学习其他任何内容。”这一结果扩展了“马尔可夫过程收敛到唯一平衡点”的性质,并表明其中收敛速度由转移矩阵的特征值决定。

上面这篇文章即是其中一个,他们的研究表明,新模型的性能往往取决于试验训练中的“次要”细节,例如损失函数的形式、正则器、采样的方案等。

此外,要使用嵌入来对所有query进行精确建模,嵌入之间的距离函数(通过VC维度进行度量)的复杂性会与图谱中实体的数量成正比。

从本质上讲,知识图谱是一种结构化的表示事实的方式。与一般的图不同,知识图谱的节点和边实际上具有一定的含义,例如演员的名字、电影名等。知识图谱中一个常见的问题是,如何回答一些复杂问题,例如“斯皮尔伯格哪些电影在2000年之前赢得了奥斯卡奖?”,这个问题翻译成逻辑查询语言则是:∨ {Win(Oscar, V) ∧ Directed(Spielberg, V) ∧ProducedBefore(2000, V) }  Query2box: 

QUERY2BOX的两种操作及距离函数的几何示例 这种方法使得可以自然地执行 交 操作(即合取 ∧),得到一个新的矩形框。但是对于 并 操作(即析取 ∨)却并不那么简单,因为它可能会产生非重叠区域。

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还有另外一个问题。以上三大课程体系是粗线条,在具体的某一个体系里,学生每个学期要学习的多门课程。这个选课事关GPA,更重要。每一门课的难度不同,获得好学分的可能性不同,任课老师给分的松紧不同。在进入国际校/部之前,通过刚刚毕业的家长和学生去了解,去做“选课布局”是重要的。一名考入美国十几名大学的学生家长,在每个学期选课时,都帮助孩子做大量功课,确保选择优质学分课程,果然,两年后,她的学分名列前茅,获得美国大学的青睐。

康奈尔的Chenhui Deng等人提出了一种改善运行时间和准确率的方法,可以应用到任何无监督嵌入方法的节点分类问题。 这篇文章的总体思路是,首先将原始图简化为更小的图,这样可以快速计算节点嵌入,然后再回复原始图的嵌入。

其他在理论上的工作还有很多,包括Hou等人测量GNN的图形信息的使用。以及 Srinivasan 和 Ribeiro提出的基于角色的节点嵌入和基于距离的节点嵌入的等价性讨论。

1、GNN理论知识会更加扎实

它表明,当我们用GNN计算通常的图问题时,节点嵌入的维数(网络的宽度,w)乘以层数(网络的深度,d)应该与图n的大小成正比,即dW=O(n)。 

AP是美国大学先修课程,并不是一个课程体系。美国大学招生官会综合参考学生的长期学分GPA、标准化考试成绩(托福和SAT/ACT)、活动和文书等内容来评价学生,AP和SAT2是补充证明,尤其有助于申请美国前30大学。大多数国际部的学生选择AP课程,使用美国的高中同步教材,在高一、高二的5月份参加3-4门AP考试,缓解了一部分标化压力。因为国际校/班不是为了标化而学习,所以外教的质量、教材的选择、语言点和知识点的沉淀和考核就非常重要。仍然建议学生在考前去培训机构进行短训,直接做应试类准备。从留学申请角度看,AP考试求质不求量。目标是5分,有4分也可以接受,但3分及以下不要报送。对于学霸来说,当托福和SAT不能对他们形成有力挑战时,我非常看重AP对英语能力的锻炼,如有可能,我建议学霸在高一时就学习AP美国历史、AP英语语言、AP英语文学这样的科目,夯实语言基本功,了解文科类背景,建立博雅知识体系。AP课程的学分难度在A-level和IB之间。

“Nintendo Switch 《集合啦!动物森友会》套装”售价35960日元+税,其中的动森版NS采用了青蓝的小清新配色,米色的底座上还有狸吉、豆吉、粒吉三只狸猫在小岛上,整体颜值看着就清清爽爽。

高考与基础教育紧密相连,因此高考评价体系必将与高中育人方式改革紧密衔接。

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3、知识图谱将更加流行

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类似的应用还体现在上面这篇论文中。来自得克萨斯大学奥斯汀分校的作者研究了如何推断像Python或TypeScript此类语言的变量类型。更为具体的,作者给出了一个类型依赖超图(type dependency hypergraph),包含了程序作为节点的变量以及它们之间的关系,如逻辑关系、上下文约束等;然后训练一个GNN模型来为图和可能的类型变量产生嵌入,并结合似然率进行预测。

在智商测试类的应用中,上面这篇论文展示了GNN如何进行IQ类测试,例如瑞文测验(RPM)和图三段论(DS)。具体的在RPM任务中,矩阵的每一行组成一个图形,通过前馈模型为其获取边缘嵌入,然后进行图形汇总。由于最后一行有8个可能的答案,因此将创建8个不同的图,并将每个图与前两行连接起来,以通过ResNet模型预测IQ得分。如下图所示:

作者的贡献在于,他们通过一种新颖的方法证明了,在实际中并不需要显式地表示这些矩阵,从而有效地处理了类似hasCitation>(Y,Z)、求反运算这样的数字规则,这大大降低了运行时间。

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