regularization mirna-disease associations potential
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
AtCoder Regular Contest 138
比赛链接 A - Larger Score 将一个 \(i\) 交换出前 \(K\) 个并将一个 \(j\) 交换进前 \(K\) 个需要的次数是 \(j-i\)。 于是只需要对于每个 \(j>K\) 找最大的 \(i\le K\) 使得 \(A_i<A_j\)。 B - 01 Generation ......
"副"字在英语中可以用vice、deputy、assistant、associate、under、sub等词表示
"副"字在英语中可以用vice、deputy、assistant、associate、under、sub等词表示。 副总裁 Vice President考试用书 国防部副部长(美国) Deputy Secretary of Defence 副总经理 Assistant General Manager ......
[Vue warn]: onUnmounted is called when there is no active component instance to be associated with
[Vue warn]: onUnmounted is called when there is no active component instance to be associated with. Lifecycle injection APIs can only be used during e ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization 2023/12/8 16:00:57 Predicting potential miRNA-disease associ ......
AtCoder Regular Contest 167 C MST on Line++
洛谷传送门 AtCoder 传送门 我是傻逼。很平凡的一个计数。但是不会啊。怎么会是呢。 考虑 Kruskal 求解 MST on Line 问题。我们可以想到统计边权 \(= a_i\) 的出现次数。 然后又可以容斥转化成统计边权 \(\le a_i\) 的出现次数，设其为 \(f_i\)。 考虑 ......
AtCoder Regular Contest 168 F Up-Down Queries
洛谷传送门 AtCoder 传送门 貌似是第三道问号题？感觉前面这个转化不是人能想到的。。。 考虑维护 \(y\) 的差分序列。更进一步地，我们类比 slope trick，维护一个可重集，里面有 \(y_{i + 1} - y_i\) 个 \(i\)（为了方便我们让每次操作时 \(y_{m + 1 ......
神经网络优化篇：详解其他正则化方法（Other regularization methods）
其他正则化方法 除了\(L2\)正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器，如果想通过扩增训练数据来解决过拟合，但扩增数据代价高，而且有时候无法扩增数据，但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如，水平翻转图片，并把它添 ......
AtCoder Regular Contest 168 E Subsegments with Large Sums
洛谷传送门 AtCoder 传送门 尝试二分答案，问题变为要求恰好选 \(x\) 段 \(\ge s\)，最大化选的段数。 发现我们不是很会算段数的 \(\max\)，因为要求段不重不漏地覆盖 \([1, n]\)。考虑给每个 \(\ge s\) 段 \([l, r]\) 一个 \(r - l\) ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
AtCoder Regular Contest 169
A - Please Sign 某个 \(A_i\) 对 \(A_1\) 的贡献是 \(\binom{10^{100}}{\mathrm{dep}_i}\)，所以深度为 \(d\) 的节点的 \(A_i\) 之和只要不为 \(0\)，其贡献就一定远大于深度 \(<d\) 的所有点的贡献之和。 从大到 ......
AtCoder Regular Contest 169 (ARC169)
怎么有人 ARC A 卡了半天的？ A. Please Sign 考虑 \(i\) 位置上的数，下次它被加到 \(P_i\)，再下次被加到 \(P_{P_i}\)，因为这个序列有性质 \(P_i<i\)，这样加若干轮一定会到达 \(1\)。 令所有的 \(i\) 向 \(P_i\) 连边，则这是一棵 ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization Yidong Rao 1, Minzhu Xie 1, Hao Wang 1 Affiliations expand P ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
Mybatis嵌套映射（association）丢失数据的问题排查
背景 项目过程中使用了Mybatis-Plus，由于存在连表查询的需求，还是选择在xml中写SQL 需求是根据前端传的不同状态去联查不同的表，返回值是一对一嵌套的类（使用association） 初步排查 简化后的SQL如下 <!--列表查询--> <select id="listPage" res ......
ALGO ARTIS Programming Contest 2023 Autumn（AtCoder Regular Contest 168）
Preface 先补一下这场ARC的博客，因为在来回合肥的路上一直在想这场的CD，所以有空后就先把这场补了 A - <Inversion> 不难发现对于一段连续的<，设其长度为\(x\)，则它最少要贡献\(\frac{x(x+1)}{2}\)的答案 而我们很容易构造一种方案刚好满足这个下界，只要让每 ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
多目标关键点检测Associative Embedding
前面介绍了单目标关键点检测网络 Stacked Hourglass Networks，如下图所示，一次只能检测出一个目标的关键点信息，但实际情况下一个场景出现多个目标的概率更大，所以原作者在Stacked Hourglass Networks的基础上提出了Associative Embedding， ......
解决非root用户安装软件中cannot create regular file `/usr/local/lib/libz.a‘: Permission denied
解决非root用户安装软件中cannot create regular file `/usr/local/lib/libz.a': Permission denied 举例 解决办法 举例 比如我现在要安装一个软件叫zlib，安装过程如下： wget http://zlib.net/zlib-1.2 ......
潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
AtCoder Regular Contest 144 E GCD of Path Weights
洛谷传送门 AtCoder 传送门 喵喵题。 考虑若所有点权都已确定，如何求 \(1\) 到 \(n\) 所有路径权值和的 \(\gcd\)。 考虑如何 check 一个 \(x\) 是否合法。\(x\) 合法的充要条件是，把不能从 \(1\) 到达的点和不能到达 \(n\) 的点扔掉后，存在一组 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......