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gnn发论文权威发布_gnnu教务系统(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

gnn发论文

𐟤”研究生能否在HPC领域发论文？ 𐟘奕Š，真的好难啊！我之前在研究GNN的时候，从模型分析到算法实现，每一步都充满了挑战。现在转向科学计算，更是感觉前人已经把所有能想的都想了，我还能有什么创新点呢？𐟤” 𐟘“看高性能计算（HPC）领域，从方法实现到数据重用、冲突消除，再到并行性和硬件利用率，每一个细节都让人头疼。感觉自己的知识储备和创新能力都远远不够啊！𐟘ž 𐟘”我们学校就我们一个小组在研究这个方向，是不是意味着我们的研究没有价值呢？或者我们需要更深入地挖掘，找到别人没发现的角度？可是，三年时间真的够吗？等我真正掌握全部知识，找到创新点，实现想法，测试并写好论文，别人可能已经发表了好几年了。𐟘“ 𐟘�‘真的好希望能在我的研究方向上有所贡献啊！可是现在看来，这条路似乎还很长。有没有哪位大神能指点一下迷津呢？或者有没有同样在HPC领域挣扎的小伙伴，一起来探讨探讨？𐟙

计算机新人必看：如何三个月内发表顶会论文去年在某乎上回答了这个话题，现在重新整理一下，希望能给更多新人一些参考。目前AI灌水现象严重，很多实验室都是自己闷头干，老板也不怎么指导，所以单打独斗的普通人为了喝口汤，摸清楚不同圈子的规则就能出成果。先说说我的经历吧。我的第一篇顶会论文是本科时发表在WWW上的。几年前，那还不是现在人均顶会的时代。因为这篇论文，我的各方面申请都很顺利，可惜刚好赶上疫情，只能留在国内了。好了，废话不多说，新人要发一篇顶会论文需要四个要素：方向选择 𐟧튩斥…ˆ，方向选择非常重要。如果你选了一个特别卷的方向，比如GNN，那就注定要付出更多的努力和精力。这种方向上的人太多，作为一个新手，你怎么卷得过那些早已深谙规则的大佬呢？所以，建议可以选择一个相对冷门的方向，比如日薄西山的领域。我的处女作就是选了一个比较冷门的DM方向，近半年没有人做这个topic，这种情况下审稿人很难遇到同质化严重的论文。优雅的idea 𐟒ኩdea的构建本质上就是移花接木。方向选对之后，就大量阅读这个领域的论文，然后整理成提纲，去思考他们的不足，重点参考和模仿两三篇近两年的论文。还要多阅读其他领域的文章，把他们的贡献转换为自己的。完美的故事 𐟓– 论文实验结果是一方面，更重要的是写作！说白了就是讲一个好故事，无非就是讲清楚why和how。但说得容易做起来难，迈出第一步总是很困难的。现在再翻看自己写的初稿，那叫一个烂，语法错误、漏洞百出、前后不自洽、逻辑混乱。至于如何写一篇论文，我的经验是：定基调：先写introduction的贡献，这是全文的核心，后续的写作和实验都是围绕着它的。写算法：即method部分，这是对贡献的细化，把公式、算法都罗列清楚，然后不断看别人的论文美化你的方案。写实验：一句话，结果是为方法服务的。写introduction：这是文章的核心，需要重点打磨。如果这部分写的烂，基本上没救了。 abstract：introduction的精简版。大致是如此。同时，推荐用DEPPL辅助写论文，grammarly改语法，PPT画图。希望这些经验能帮到你们，祝大家都能顺利发表顶会论文！𐟒ꀀ

如何三个月内发表顶级会议论文？𐟒እœ襽“前AI领域，实验室之间的竞争非常激烈，许多实验室都在默默地进行研究，缺乏有效的指导。因此，对于单打独斗的研究者来说，了解不同圈子的规则并找到正确的方向至关重要。以下是一些关键要素，帮助你在三个月内发表顶级会议论文：方向选择 𐟎斥…ˆ，选择一个正确的方向至关重要。如果你选择了一个非常热门的方向，比如图神经网络（GNN），那么你需要付出更多的努力和精力，因为竞争非常激烈。对于大多数本科生来说，与已经熟悉规则的大佬竞争是不现实的。因此，建议选择一个相对冷门但仍有发展潜力的方向。优雅的创意 𐟒ኤ𘀤𘪥彧š„创意是论文成功的关键。你的研究需要有独特的视角和创新的点，这样才能吸引审稿人的注意。确保你的创意既新颖又优雅，能够清晰地阐述你的研究目的和方法。完美的故事 𐟓– 除了创意，你还需要一个完美的故事来支撑你的研究。这意味着你需要清晰地阐述你的研究背景、方法、实验结果和结论。一个好的故事能够吸引读者的兴趣，并增加你的论文被接受的可能性。通过以上四个要素，你可以在短时间内发表一篇高质量的论文。记住，关键在于选择正确的方向，提出新颖的创意，并讲述一个引人入胜的故事。祝你好运！𐟚€

可解释图神经网络：创新与潜力共舞最近在 Nature 子刊上看到一篇超棒的论文𐟓–，介绍了一种专门用于分析癌症基因的新可解释图神经网络（GNN）框架，预测效果简直惊艳！可解释 GNN 领域现在火得不行𐟔导Œ很多新兴研究都登上了顶级学术会议，无论是学术界还是工业界，它的魅力都无穷大。它能处理复杂数据、辅助决策、优化模型，还能增强我们对模型的信任，尤其在医疗诊断和金融分析等领域，潜力巨大，简直是宝藏研究方向！目前，这个领域的主流研究集中在基于梯度和基于扰动的方法上。如果你想在这个领域发表论文，从这两个角度切入绝对是个不错的选择，参考和灵感多多。我帮大家精选了 15 篇最新的可解释 GNN 论文，大部分都有开源代码，复现实验超方便，助力论文写作，赶紧收藏吧！

AI确定17000多种疾病候选药物罕见病“孤儿药”不再遥远？日前，来自哈佛医学院的研究团队及其合作者开发了一个名为 TxGNN 的 AI 模型，这是首个专门为识别罕见疾病和无药可治病症的候选药物而开发的新办法，它从现有药物中确定了 17000 多种疾病的候选药物，其中许多疾病没有任何现有治疗方法。与用于药物再利用的同类 AI 模型相比，TxGNN 在识别候选药物方面平均提高了近 50%，在预测哪些药物会有禁忌症方面，准确率也高出 35%。相关研究论文以“A foundation model for clinician-centered drug repurposing”为题，已发表在 Nature 子刊 Nature Medicine 上。毋庸置疑，AI 在改善罕见疾病检测、药物再利用以及临床流程优化方面的潜力将会越来越大，能够更好地帮助我们更好抗击疾病。 #罕见病#

82篇顶会论文精选，深度学习必读指南 𐟎‰ 探索2023年新发布的机器学习与深度学习宝典，这本457页的巨著涵盖了从Python基础到深度学习框架的所有关键知识！ 𐟎œ줹椻ŽPython编程入门，逐步引入机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习、项目GNN、信息模型、决策树、极限学习聚类等。每个知识点都通过详细的数学公式和逐行代码解读来阐述。 ✨ 本书分为三个主要部分： 𐟎Š 第一部分介绍机器学习的基本概念，并从Python基础开始，详细讲解了numpy、Pandas、matplotlib等常用工具包。每个知识点都结合了理论详解和具体代码实例。 𐟎€ 第二部分深入探讨机器学习模型的整体流程，通过通俗易懂的数学公式和详细的代码解读，展示了构建机器学习模型的全过程。 𐟎‡ 第三部分专注于深度学习，从感知机神经网络的基础概念开始，逐步讲解了反向传播、损失函数、梯度下降、权重偏置等核心知识，并实现了深度学习框架。 𐟧蠦œ€后，本书详细阐述了CNN卷积神经网络和RNN循环神经网络，以及它们的实际代码实现和实战应用教学。 𐟎 无论你是机器学习还是深度学习的初学者，这本书都是你的理想选择！

凌晨5点，我的PhD生活碎片 𐟌™𐟒𛊦œ€近一直在熬夜，凌晨5点还在码字，真是有点心疼自己。不过，科研嘛，总是有起有落，有时候灵感一来，就得赶紧抓住。先说说我的数据整理吧。最近统计了两个子文件夹，大概有27个子文件夹之多，名字五花八门，看得我有点晕。不过，为了不让电脑太累，我还是决定先下载所有数据，虽然这个过程有点漫长，但至少心里踏实。在下载数据的同时，我还顺便看了老师发给我的两篇文档。一篇是Research summary，另一篇是毕业论文。说实话，Research summary看起来挺简单的，但里面的内容却有点深奥。里面提到了ResNet和GNN这些东西，虽然我不是很懂，但也记录了一下。特别是当我在总结里的两个目标时，突然觉得有点头绪了。看来，这个summary真的没那么简单。数据还没完全下载好，现在只下载了2.8G，但感觉还可以接受。另一篇毕设论文是另一个人写的，有几十页之多。我抄了一下标题，大概有个概念。看了一下标题和具体的contributions，感觉这些内容我都挺熟悉的。为了更好地组织我的工作，我还简单整理了一下相关的思维导图。这样看起来更清晰，也更方便我接下来做更多的研究。简单休息一会儿吧，想想接下来具体要做什么。我可能需要更深入地了解这篇论文，或者根据我现在的硕士论文做一些改进。看来，接下来的路还很长，得好好规划一下。

AAAI23之旅：学术文化双赢！最近有幸参加了AAAI23大会，这次旅程真是收获满满！我和老板一起出发，几乎全程都抱着老板的大腿，跟着他开会、听讲座、认识各种大佬，甚至蹭吃蹭喝，最后还蹭了他的豪华大房间，哈哈。对我来说，线下参会最重要的是三件事： 𐟤 社交：参加会议是认识学术界和工业界大佬的好机会。当然，要把握好度，不要太过功利地去套磁，而是要和遇到的人交流学术和兴趣，约好一起出去玩，保持联系，这样才能建立更深厚的人际关系。 𐟎䠋eynote：每个会议都会邀请一些顶级大佬来分享前沿研究。这不仅增加了我们对最新研究的了解，更重要的是，听完之后我感到非常振奋，发现自己做的工作是有意义的，研究前景远大。最让我兴奋的环节当然是旅游啦！特别感激我的发小，他专门从VA开了5个小时的车来见面，趁着main conference开始前一起在华盛顿DC畅游了两天。我们吃了当地的特色小吃，拍了照片，感受了这个城市的历史与文化： 𐟒ᠧ™𝥮민š作为美国总统府，白宫是华盛顿DC最著名的地标，但其实它只是个平平无奇的小白房[破涕为笑]。大家印象中的地标其实是国会山。 𐟏› 国会山：国会山是美国政治的象征之一，无数重要的决策和历史事件都在这里发生过。如果你足够幸运，在这里还能遇到国会议员哦！𐟑€ 𐟗𜠥Ž盛顿纪念碑：这座纪念碑是为了纪念美国第一任总统乔治ⷥŽ盛顿而建，从远处就可以看到它的壮观高耸。 𐟏› 林肯纪念馆：林肯纪念馆是为了纪念美国历史上最伟大的总统之一林肯而建。最后，再宣传一下我被AAAI23接收的工作：Learning to Count Isomorphisms with Graph Neural Networks。我们利用GNN来解决isomorphism counting问题。不同于传统node-centric的GNN，我们设计了一个edge-centric的GNN，并理论证明了其具有更强的表达能力。欢迎有兴趣的朋友一起交流~论文链接：总的来说，这次AAAI23之旅真是收获满满，不仅在学术上有所收获，还在文化上有了更深的了解。期待下次再有这样的机会！

八大神经网络模型详解，一文全掌握！ 𐟓š 探索神经网络的奥秘，让我们一起了解八大经典模型！ 𐟔 Transformer（变形金刚）：这种深度学习模型最初在"Attention Is All You Need"这篇论文中提出，专为自然语言处理（NLP）任务设计。它基于自注意力机制，能够高效处理文本等序列数据。在NLP领域，BERT和GPT是Transformer的两个重要变种，它们在多种任务中取得了显著成就。 𐟎蠇AN（生成对抗网络）：GAN由生成器和判别器两部分组成。生成器致力于生成与真实数据相似的新数据，而判别器则试图区分生成的数据和真实数据。GAN广泛应用于图像、音频和文本的生成。DCGAN（深度卷积GAN）是GAN模型的一个著名变种，主要用于图像生成任务。 𐟌 GNN（图神经网络）：GNN专为处理图数据设计，如社交网络、推荐系统和分子化学。它能够捕捉节点之间的关系和图的拓扑结构，适用于节点分类、链接预测等任务。 𐟓𗠃NN（卷积神经网络）：CNN在计算机视觉任务中广泛应用，包括图像分类、物体检测和图像分割。它利用卷积层自动学习特征，并通过池化层减小数据维度。 𐟔„ RNN（循环神经网络）：RNN用于处理序列数据，如时间序列、自然语言文本和语音。它具有循环连接，能够记住先前的信息，适用于各种序列建模任务。然而，对于长序列的建模，RNN会出现消失梯度问题，因此出现了改进型模型，如LSTM和GRU。 𐟧 ANN（人工神经网络）：ANN是神经网络的通用术语，表示多层的神经元。它包括输入层、隐藏层和输出层，可用于回归、分类和聚类等多种任务。 𐟕𐯸 LSTM（长短时记忆网络）：LSTM是一种RNN的改进型模型，专门设计用于解决长序列上的消失梯度问题。通过这篇文章，我们可以全面了解八大经典神经网络模型，深入探索它们在各个领域的应用和优势。

研零进组必看：快速入门机器学习的方法研零阶段是一个特殊的时期，利用得好可以弯道超车，利用不好就及时享受生活吧。最近很多研究生上岸了，毕业论文也写完了，开始考虑如何准备研究生的学习。很多人本科时没学过编程和机器学习，但以后科研肯定要用到，怎么办呢？以下是一些建议，帮助你快速入门机器学习，找到论文的创新点：本科没学过编程的同学 𐟒𛊩€‰择编程语言：如果你本科没学过编程语言，说明你平时用的不多。这部分同学通常不是搞开发之类的，只是想用编程语言来解决问题。Python是比较推荐的选择，自学Python很简单，看半个月的视频，写半个月的代码就能入门。千万别死看书，每天看几页，你一年都看不完。这个阶段讲究快速入门，就算多看一个月也不见得效果更好。基础Python：有了Python语言基础（会用list、numpy、dataframe、循环等结构），就可以开始看机器学习算法了，包括支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。大部分人只需要调用这些算法，知道每个算法适合解决什么问题，以及什么情况下使用就够了。原理看一看，不理解也无所谓。深度学习：下一阶段可以学习深度学习，从小土堆、王二大的视频开始看，了解PyTorch框架和Tensor数据类型。深度学习与机器学习不同，数据有严格的输入形式和格式，这一块要有耐心，不然很容易劝退。各种网络框架：最后就是学习各种网络框架，如时间序列的LSTM、TCN、卷积神经网络CNN、GNN、GAN等。本科已经学过机器学习的同学 𐟎“ 研究方向：本科很多人出于兴趣或课程要求，接触过一些基础的机器学习算法。对于这部分同学，需要考虑自己的研究方向，采用深度学习还是强化学习等。深度学习要看懂原理，了解网络层，后面堆叠网络层、残差结构等都是必会的技巧。这部分需要针对每个模型去看论文原文，然后在GitHub上找代码自己跑通，调整模型，清楚各个模块的作用，深刻体会其奇妙伟大之处。躺平的研0选手 𐟎悦žœ不想学习，那就好好玩吧。每天一睁眼就是中午，吃个饭，下午打游戏，晚上逛街，一天又一天地过去。学习不想学，完全静不下心，那就好好享受生活吧。以上就是本次分享的全部内容，更多内容请看往期的帖子。

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