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神经网络Neural Networks也被称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的一个子集，是深度学习算法的核心。它们的名称和结构受到人脑的启发，模仿了生物神经元相互之间的信号方式。
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机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Graph Neural Networks: Foundations
Conceptually, we can categorize the fundamental learning tasks of GNNs into five different directions: i) Graph Neural Networks Methods; ii) Theoretical understanding of Graph Neural Networks; iii) Scalability of Graph Neural Networks; iv) Interpretability of Graph Neural Networks; and v) Adversarial robustness of Graph Neural Networks. We will discuss these fundamental aspects of GNNs one by one in this subsection.
Graph Neural Network Methods. Graph Neural Networks are specifically designed neural architectures operated on graph-structure data. The goal of GNNs is to iteratively update the node representations by aggregating the representations of node neighbors and their own representation in the previous iteration. There are a variety of graph neural networks proposed in the literature (Kipf and Welling, 2017a; Petar et al, 2018; Hamilton et al, 2017b; Gilmer et al, 2017; Xu et al, 2019d; Velickovic et al, 2019; Kipf and Welling, 2016), which can be further categorized into supervised GNNs and unsupervised GNNs. Once the node representations are learnt, a fundamental task on graphs is node classification that tries to classify the nodes into a few predefined classes. Despite the huge successes that various GNNs have achieved, a severe issue on training deep graph neural networks has been observed to yield inferior results, namely, over-smoothing problem ( $\mathrm{Li}$ et al, 2018b), where all the nodes have similar representations. Many recent works have been proposed with different remedies to overcome this over-smoothing issue.
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Graph Neural Networks: Frontiers
Built on these aforementioned fundamental techniques of GNNs, there are various fast-growing recent research developments in coping with a variety of graph-related research problems. In this section, we will comprehensively introduce these research frontiers that are either long-standing graph learning problems with new GNN solutions or recently emerging learning problems with GNNs.
Graph Neural Networks: Graph Classification and Link Prediction. Since each layer in GNN models only produce the node-level representations, graph pooling layers are needed to further compute graph-level representation based on node-level representations. The graph-level representation, which summarizes the key characteristics of input graph-structure, is the critical component for the graph classification. Depending on the learning techniques of graph pooling layers, these methods can be generally categorized into four groups: simple flat-pooling (Duvenaud et al, 2015a; Mesquita et al, 2020), attention-based pooling (Lee et al, 2019d; Huang et al, 2019d), cluster-based pooling (Ying et al, 2018c), and other type of pooling (Zhang et al, 2018f; Bianchi et al, 2020; Morris et al, 2020b). Beside graph classification, another long-standing graph learning problem is link prediction task, which aims to predict missing or future links between any pair of nodes. Since GNNs can jointly learn from both graph structure and side information (e.g. node and edge features), it has shown great advantages over other conventional graph learning methods for link prediction. Regarding the learning types of link prediction, node-based methods (Kipf and Welling, 2016) and subgraph-based methods (Zhang and Chen, 2018a, 2020) are two popular groups of GNN based methods.
神经网络代写
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从概念上讲，我们可以将 GNN 的基本学习任务分为五个不同的方向：i）图神经网络方法；ii) 对图神经网络的理论理解；iii) 图神经网络的可扩展性；iv) 图神经网络的可解释性；v) 图神经网络的对抗鲁棒性。我们将在本小节中一一讨论 GNN 的这些基本方面。
图神经网络方法。图神经网络是专门设计的在图结构数据上运行的神经架构。GNN 的目标是通过聚合节点邻居的表示及其在前一次迭代中自己的表示来迭代更新节点表示。文献中提出了多种图神经网络（Kipf 和 Welling，2017a；Petar 等人，2018；Hamilton 等人，2017b；Gilmer 等人，2017；Xu 等人，2019d；Velickovic 等人，2019；Kipf和 Welling，2016），可以进一步分为监督 GNN 和无监督 GNN。一旦学习了节点表示，图上的一项基本任务就是节点分类，它试图将节点分类为几个预定义的类。尽管各种 GNN 取得了巨大的成功，大号一世等人，2018b），其中所有节点都具有相似的表示。许多最近的工作已经提出了不同的补救措施来克服这个过度平滑的问题。
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Graph Neural Networks: Frontiers
基于上述 GNN 的这些基本技术，在应对各种与图相关的研究问题方面，最近出现了各种快速增长的研究进展。在本节中，我们将全面介绍这些研究前沿，它们要么是长期存在的图学习问题与新的 GNN 解决方案，要么是最近出现的 GNN 学习问题。
图神经网络：图分类和链接预测。由于 GNN 模型中的每一层只产生节点级表示，因此需要图池层来基于节点级表示进一步计算图级表示。图级表示总结了输入图结构的关键特征，是图分类的关键组成部分。根据图池化层的学习技术，这些方法通常可以分为四组：简单的平面池化（Duvenaud 等人，2015a；Mesquita 等人，2020）、基于注意力的池化（Lee 等人，2019d；Huang等人，2019d）、基于集群的池化（Ying 等人，2018c）和其他类型的池化（Zhang 等人，2018f；Bianchi 等人，2020；Morris 等人，2020b）。除了图分类，另一个长期存在的图学习问题是链接预测任务，旨在预测任何一对节点之间缺失或未来的链接。由于 GNN 可以从图结构和边信息（例如节点和边缘特征）中共同学习，因此它在链接预测方面显示出优于其他传统图学习方法的巨大优势。关于链接预测的学习类型，基于节点的方法（Kipf 和 Welling，2016）和基于子图的方法（Zhang 和 Chen，2018a，2020）是两个流行的基于 GNN 的方法。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。