-
《深入理解JAVA虚拟机》(一) JVM 结构 + 栈帧 详解
1、程序计数器(Program Counter Register) 线程独有,每个线程都有自己的计数器;由于CPU的任意时刻只能执行所有线程中的一条,所以需要使用程序计数器来支持JVM的并发;另外字节码解释器读取下一行指令、分支、循环、跳转、异常处理等等逻辑都依赖于程序计数器。程序计数器是JVM -
[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding
[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配 -
[论文阅读笔记] Unsupervised Attributed Network Embedding via Cross Fusion
[论文阅读笔记] Unsupervised Attributed Network Embedding via Cross Fusion 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现在常常用来处理属性网络表征的方式有两种:(1)在网络结构上传播属性(2)通过自编码器 -
[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks
[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些 -
[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding
[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示。 (2) 主要贡献 Contri -
[论文阅读笔记] LouvainNE Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding
[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大 -
共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)算法
##以下皆为从网络资料获取的感性认知 共轭定义 共轭在数学、物理、化学、地理等学科中都有出现。 本意:两头牛背上的架子称为轭,轭使两头牛同步行走。共轭即为按一定的规律相配的一对。通俗点说就是孪生。在数学中有共轭复数、共轭根式、共轭双曲线、共轭矩阵等。 求解目标 共轭梯度法是数值分析里面一类非常重要的 -
[论文阅读笔记] Are Meta-Paths Necessary, Revisiting Heterogeneous Graph Embeddings
[论文阅读笔记] Are Meta-Paths Necessary? Revisiting Heterogeneous Graph Embeddings 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 传统的异构网络中的随机游走常常偏向于采样节点数比较多的节点类型。为了克服该问题 -
[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding
[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息。 (2) 主要贡献 Contribu -
[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximati
[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,De