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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 Representation Learning with Side Information
Besides graph structures, side information is another important information source for graph representation learning. Side information in the context of graph representation learning can be divided into two categories: node content and types of nodes and edges. Their difference is the way of integrating network structures and side information.
Graph Representation Learning with Node Content. In some types of graphs, like information networks, nodes are acompanied with rich information, such as node labels, attributes or even semantic descriptions. How to combine them with the network topology in graph representation learning arouses considerable research interests. Tu et al (2016) propose a semi-supervised graph embedding algorithm, MMDW, by leveraging labeling information of nodes. MMDW is also based on the DeepWalk-derived matrix factorization. MMDW adopts support vector machines (SVM) (Hearst et al, 1998) and incorporates the label information to find an optimal classifying boundary. Yang et al (2015b) propose TADW that takes the rich information (e.g., text) associated with nodes into account when they learn the low dimensional representations of nodes. Pan et al (2016) propose a coupled deep model that incorporates graph structures, node attributes and node labels into graph embedding. Although different methods adopt different strategies to integrate node content and information to constrain the representations of nodes.
Heterogeneous Graph Representation Learning. Different from graphs with node content, heterogeneous graphs consist of different types of nodes and links. How to unify the heterogeneous types of nodes and links in graph embedding is also an interesting and challenging problem. Jacob et al (2014) propose a heterogeneous social graph representation learning algorithm for classifying nodes. They learn the representations of all types of nodes in a common vector space, and perform the inference in this space. Chang et al (2015) propose a deep graph representation learning algorithm for heterogeneous graphs, whose nodes have various types(e.g., images and texts). The nonlinear embeddings of images and texts are learned by a CNN model and the fully connected layers, respectively. Huang and Mamoulis (2017) propose a meta path similarity preserving heterogeneous information graph representation learning algorithm. To model a particular relationship, a meta path (Sun et al, 2011) is a sequence of object types with edge types in between.
In the methods preserving side information, side information introduces additional proximity measures so that the relationships between nodes can be learned more comprehensively. Their difference is the way of integrating network structuress and side information. Many of them are naturally extensions from structure preserving network embedding methods.
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Advanced Information Preserving Graph Representation Learning
Different from side information, the advanced information refers to the supervised or pseudo supervised information in a specific task. The advanced information preserving network embedding usually consists of two parts. One is to preserve the network structure so as to learn the representations of nodes. The other is to establish the connection between the representations of nodes and the target task. The combination of advanced information and network embedding techniques enables representation learning for networks.
Information Diffusion. Information diffusion (Guille et al, 2013) is an ubiquitous phenomenon on the web, especially in social networks. Bourigault et al (2014) propose a graph representation learning algorithm for predicting information diffusion in social network. The goal of the proposed algorithm is to learn the representations of nodes in the latent space such that the diffusion kernel can best explain the cascades in the training set. The basic idea is to map the observed information diffusion process into a heat diffusion process modeled by a diffusion kernel in the continuous space. The kernel describes that the closer a node in the latent space is from the source node, the sooner it is infected by information from the source node. The cascade prediction problem here is defined as predicting the increment of cascade size after a given time interval (Li et al, 2017a). Li et al (2017a) argue that the previous work on cascade prediction all depends on the bag of hand-crafting features to represent the cascade and graph structures. Instead, they present an end-to-end deep learning model to solve this problem using the idea of graph embedding. The whole procedure is able to learn the representation of cascade graph in an end-to-end manner.
神经网络代写
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Graph Representation Learning with Side Information
除了图结构，边信息是图表示学习的另一个重要信息来源。图表示学习上下文中的边信息可以分为两类：节点内容和节点和边的类型。它们的区别在于整合网络结构和边信息的方式。
图表示学习与节点内容。在某些类型的图中，例如信息网络，节点伴随着丰富的信息，例如节点标签、属性甚至语义描述。如何将它们与图表示学习中的网络拓扑结合起来引起了相当大的研究兴趣。Tu et al (2016) 通过利用节点的标签信息提出了一种半监督图嵌入算法 MMDW。MMDW 也是基于 DeepWalk 派生的矩阵分解。MMDW 采用支持向量机 (SVM) (Hearst et al, 1998) 并结合标签信息来找到最佳分类边界。Yang et al (2015b) 提出了 TADW，它在学习节点的低维表示时考虑与节点相关的丰富信息（例如，文本）。Pan et al (2016) 提出了一种耦合深度模型，将图结构、节点属性和节点标签结合到图嵌入中。尽管不同的方法采用不同的策略来整合节点内容和信息来约束节点的表示。
异构图表示学习。与具有节点内容的图不同，异构图由不同类型的节点和链接组成。如何在图嵌入中统一异构类型的节点和链接也是一个有趣且具有挑战性的问题。Jacob et al (2014) 提出了一种用于对节点进行分类的异构社交图表示学习算法。他们在一个公共向量空间中学习所有类型节点的表示，并在这个空间中进行推理。Chang et al (2015) 提出了一种用于异构图的深度图表示学习算法，其节点具有多种类型（例如，图像和文本）。图像和文本的非线性嵌入分别由 CNN 模型和全连接层学习。Huang 和 Mamoulis (2017) 提出了一种元路径相似性保持异构信息图表示学习算法。为了对特定关系建模，元路径 (Sun et al, 2011) 是一系列对象类型，其间具有边缘类型。
在保留边信息的方法中，边信息引入了额外的邻近度量，以便可以更全面地学习节点之间的关系。它们的区别在于整合网络结构和辅助信息的方式。其中许多是结构保留网络嵌入方法的自然扩展。
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|Advanced Information Preserving Graph Representation Learning
与辅助信息不同，高级信息是指特定任务中的监督或伪监督信息。高级信息保存网络嵌入通常由两部分组成。一是保留网络结构以便学习节点的表示。另一个是在节点的表示和目标任务之间建立连接。先进的信息和网络嵌入技术的结合使网络的表示学习成为可能。
信息扩散。信息扩散 (Guille et al, 2013) 是网络上普遍存在的现象，尤其是在社交网络中。Bourigault 等人 (2014) 提出了一种图表示学习算法，用于预测社交网络中的信息扩散。所提出算法的目标是学习潜在空间中节点的表示，以便扩散核可以最好地解释训练集中的级联。其基本思想是将观测到的信息扩散过程映射为连续空间中的扩散核建模的热扩散过程。内核描述了潜在空间中的一个节点离源节点越近，就越早被源节点的信息感染。这里的级联预测问题被定义为在给定时间间隔后预测级联大小的增量（Li et al, 2017a）。Li et al (2017a) 认为，之前关于级联预测的工作都依赖于手工特征包来表示级联和图结构。相反，他们提出了一个端到端的深度学习模型，使用图嵌入的思想来解决这个问题。整个过程能够以端到端的方式学习级联图的表示。
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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。