强化学习曾小健

python复制import dglimport dgl: 导入深度图库（DGL），用于处理图数据结构和执行图神经网络计算。从导入KVClient，这是一个键值客户端，用于与分布式服务进行交互。: 导入 DGL 的后端库，这通常用于执行与后端（如 PyTorch、Tensorflow）无关的张量操作。: 从当前模块的dataloader文件中导入类和函数。这些通常用于数据加载和预处理。python复制""""""""": 定义一个继承自KVClient的类KGEClient。

本文为了进一步从理论和实践的角度出发，完成一次知识推理的模型训练和推理小任务，增进大家对知识推理的了解，主要从知识推理的三个主流方法与基础任务、基于TransE模型的知识推理的训练、基于TransE模型的知识补全推理实验三个方面进行了介绍。

本工作引入了HiGPT，一个通用而多功能的图模型，它能够从各种异质图中学习，而无需下游微调过程。为了解决异质性的分布偏移，我们提出了一个上下文异质图tokenizer，它能够捕捉不同异质图中的语义关系，从而实现模型的无缝适应。通过将异质性感知的图指令集成到我们的HiGPT中，该模型变得精通于理解复杂的关系异质性，并准确地区分各种类型的图token。我们所提出的框架在各种场景下经过了广泛的评估，表现出了出色的泛化性能。

我们首先对分布式图处理中的固有挑战进行系统分析，然后概述现有的通用解决方案。随后，我们综述了最近的分布式图处理论文中强调的挑战及采取的应对策略。最后，我们讨论当前的研究趋势，并识别潜在的未来机会。

AUC-ROC的影响：AUC-ROC衡量的是模型在所有可能的阈值下的整体性能。模型性能的评估：在类别不平衡的情况下，AUC-PR比AUC-ROC更能反映模型在实际应用中的性能。使用适合不平衡数据集的算法：某些机器学习算法，如XGBoost、LightGBM等，具有处理不平衡数据集的能力，可以考虑使用这些算法。总之，当AUC-PR较低而AUC-ROC较高时，很可能是由于数据集存在类别不平衡问题。使用适合不平衡数据集的评估指标：除了AUC-PR，还可以使用其他适合不平衡数据集的评估指标，如。

知识图谱（KGs）是关于世界的结构化的事实知识存储库，以相互连接的概念和实体表示。随着知识图谱与大型语言模型的融合，未来的可能性令人兴奋。源数据中的元数据存在可以增强RAG的作用，因为它可以为模型提供有关内容的额外上下文，从而帮助模型生成更相关和有信息量的响应。当我们在2022年初写关于知识图谱智能的文章时，我们的目标是突出展示使用知识图谱分析和机器学习从结构化数据中推导出关系和连接的技术。此外，还会遍历更广泛的知识图谱结构，以收集可能相关的实体和关系，这些实体和关系在获取的节点周围仅几次跳转内。

其次，Symbol-LLM提出了两阶段的SFT（Supervised Fine-Tuning）框架，在注入符号知识的同时，保证符号语言与自然语言之间的能力平衡。利用混合的符号数据与通用自然语言数据，以SFT的方式训练Symbol-LLM-Base模型，得到Symbol-LLM-Instruct模型。Injection Stage：完全关注于符号知识的注入，利用Symbolic Collection作为指令数据集，训练模型的Text-to-Symbol能力，得到Symbol-LLM-Base模型。

知识图谱嵌入的工作，思路和代码都比较简单。

为了在这些任务上实现高性能，必须捕获 EHR 数据中的复杂关系，并从医疗代码（诊断代码、药物代码、实验室代码、程序代码等）中学习有效的患者表示 [5， 6]。患者的情况可以通过他们相应的医疗代码来描述，并了解共享相似医疗代码的患者的医疗代码的含义。关于EHR数据的图形表示学习的现有工作主要集中在EHR数据的单个方面（例如，代码-代码关系[2,3,4,33]，患者关系[19,23]）。患者与代码的关系编码了患者与医疗代码之间的高阶交互，在以前的工作中经常被忽略，并且是建模 EHR 数据不可或缺的一部分。

请仔细阅读这篇论文，继续总结这篇论文Unsupervised Pre-Training on Patient Population Graphs for Patient-Level Predictions， 特别是在图构造，图训练方面请详细点500个患者的子图总之,本文首次将无监督预训练应用于患者群体图,并设计了相应的图构建方法、网络结构和预训练策略,为EHR数据的患者级别预测提供了新思路,特别在标注数据稀缺时能发挥较大作用。预训练学习到的群体级别的数据表征,可以更好地迁移到下游任务。

人工智能、因果推断、可解释性的小学生目录收起文章名称核心要点方法细节SimGRACE方法架构SimGRACE理论分析AT-SimGRACE的鲁棒性证明文章旨在解决现有在图对比学习中需要依赖大量试验和人工经验针对数据集构造增广视图，并且可能在增广不当时导致语义变化的问题，基于扰动后的encoder可以保持图数据语义的分析和发现，提出无需「图数据增广」的对比学习框架SimGRACE，该方法利用不同的图编码器作为，比较两个不同编码器扰动后得到的视图之间的语义相似度。

GraphGPT旨在通过精心构建的图指令微调方法将大型语言模型与图结构相结合，解决纯文本提示下进行图结构建模的挑战。GraphGPT 采用了文本与图结构的对齐方法，通过结合文本信息的对比学习，在图编码器中实现了文本语义的有效对齐。

目前阶段我们用的都是企业自己的信息作为图输入的特征，并且这个关系数据应该是一个异构图的思路去做，但是我们还是用了同构图去做探索。我么可以基于企业的舆情预测企业的行业信息，基于企业股票的涨跌作为标签预测企业未来的股票涨跌的概率。图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。最近在aistudio做了一个工作，本意是希望用我已有的企业信息构建一些神奇的应用，例如相关性企业搜索，企业与企业之间的关系的预测、基于舆情去预测一个企业的行业。

本文提出GraphTranslator框架，结合图模型（GM）与大型语言模型（LLM），通过Translator模块将节点嵌入转换成token，以消除模态差异并使GM能处理开放式任务。Producer模块将节点信息文本化以生成对齐数据，支持模型训练。我们在真实数据集上验证了GraphTranslator在zero-shot节点分类中的有效性，并展示了其在总结、理解和推理Graph信息方面的潜在商业价值。

原创 KGGPT 知识图谱科技 2024-03-09 10:37Source: https://blog.griddynamics.com/retrieval-augmented-generation-llm/在讨论RAG中的有效信息检索时，理解“相关性”和“相似性”的区别至关重要。相似性是指字词匹配方面的相似性，而相关性是关于思想的联系性。你可以使用矢量数据库查询来识别语义上相近的内容，但要识别和检索相关内容需要更复杂的工具。当我们在下面探索各种RAG技术时，这是一个重要的概念要牢记。如果你还没有看过Ll

不过,没关系,未来总有一天,你们的知识图谱会成为"知识界的谷歌地图"!SNN研究者们就像是在"神经元的世界"里探索的科学家,他们用数学模型来模拟生物神经元的工作方式。不过,没关系,说不定哪天,你们就能创造出真正的"人工大脑"了!这些研究者们就像是在"量子的世界"里编程的黑客,他们试图利用量子力学的特性来进行计算。这些研究者们就像是在"学术的荒野"里开拓的先锋,他们不畏艰难,勇于探索,为人类的知识体系添砖加瓦。今天,就让我们一起来探索计算机智能科学里面的一些冷门方向,也就是我们所说的"计算机界的生化环材"!

图对比学习（GCL）已成为图表示学习的主导技术，它最大化了共享相同语义的成对图增强之间的互信息。不幸的是，鉴于图数据的多样性，在增强过程中很难很好地保留语义。目前，GCL 中的数据增强大致分为三种令人不满意的方式。首先，可以通过反复试验来手动选择每个数据集的增强。其次，可以通过繁琐的搜索来选择增强。第三，可以通过昂贵的领域知识作为指导来获得增强。所有这些都限制了现有 GCL 方法的效率和更普遍的适用性。

本章将对常用的图谱推理算法做一个概括的梳理。业界算法很多，一篇文章难以做到全面覆盖，因此我们这里挑选了与图谱推理强相关的算法进行讲解，部分类似的算法挑选了其典型代表进行讨论，算法能力范围尽量覆盖：知识融合，包括：实体对齐、属性融合、关系发掘、相似性属性补全；知识推理，包括：链接预测、属性值预测、事件分析、连通性分析、相似性分析。

本文围绕两个目标进行了论述，一个是从理论层面来比较图网络嵌入graph embedding以及知识图谱嵌入knowledge graph embedding，就其产生方式进行介绍；另一个是以实际的知识图谱嵌入任务出发对这两类方法进行训练，结合最终的嵌入结果进行比对说明，做理论与实践相结合。关于Graph embedding 与knowledge graph embedding的差异，我们需要有更多深入的分析，期待有相关的分析工作出现。

整个脚本的目的是将原始的医疗数据进行清洗、转换和组织，使其成为适合于机器学习模型的输入格式。生成的数据可以用于训练模型来预测病人的未来访问或可能的疾病等。，合并这些数据，并根据患者ID对数据进行分组和排序。最后，它计算两次访问之间的时间间隔，并将处理后的数据存储在列表中，以便之后进行进一步的处理或分析。: 如果启用了调试模式，脚本将输出一些统计信息，比如访问次数、患者数量和唯一诊断编码的数量。这个映射允许将分类数据转换为模型可以理解的格式。这样，处理后的数据可以被永久存储并在需要时读取。

电子健康记录 (EHR) 使用的增加促进了预测性医疗保健的进步。然而，EHR 系统缺乏表示医学概念的统一代码系统。电子病历的异构格式给大规模训练和部署最先进的深度学习模型带来了障碍。为了克服这个问题，我们引入了基于描述的嵌入（DescEmb），这是一种与代码无关的基于描述的表示学习框架，用于 EHR 的预测建模。DescEmb 利用神经语言模型的灵活性，同时保持中立的方法，可以与特定任务表示学习或预测建模的先前框架相结合。我们在各种实验中测试模型的能力，包括预测任务、迁移学习和池化学习。

然而，通过实验研究，我们发现高阶邻居的标签实际上表现出单性，这可以在不需要一阶邻居之间的相似性的情况下，基于高阶邻居之间的标签诱导出相似性。OFA提出了文本属性图，通过自然语言描述节点和边缘来统一不同的图数据，并使用语言模型将不同的、可能跨域的文本属性编码为同一嵌入空间中的特征向量。在未来的工作中，作者的目标是将提出的框架扩展到节点分类任务，并探索其在动态图中的适用性。最重要的是，所提出的方法具有即插即用的特点，并且我们通过经验证明所提出的方法对多个最先进的GCL模型是通用的。我们提出了一种新的可扩展。

链接：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/explain.html#id4。

python3 main.py -root_dir -files -which_model -optimizer ....（根据需要提供尽可能多的参数）基于现有的工作（例如 Dr. AI 和 RETAIN），我们使用列表列表的腌制列表来表示电子健康记录（EHR），其中包含患者的诊断、用药和其他各种事件的历史。我们处理的泡菜数据：多级列表。，其中包含有关如何使用我们的软件包的分步指南。

核心要点方法细节SimGRACE方法架构SimGRACE理论分析AT-SimGRACE的鲁棒性证明代码实现敬阅读的同学心得体会扰动的意义文章引用文章旨在解决现有在图对比学习中需要依赖大量试验和人工经验针对数据集构造增广视图，并且可能在增广不当时导致语义变化的问题，基于扰动后的encoder可以保持图数据语义的分析和发现，提出无需的对比学习框架SimGRACE，该方法利用不同的图编码器作为对比视图的生成器，比较两个不同编码器扰动后得到的视图之间的语义相似度，通过。

目标：本文旨在学习一个可插入到原始图中的提示图。通过这个图，作者希望进一步缩小图预训练策略与多个下游任务之间的差距，并进一步减轻将先前知识转移到不同领域的困难。概述：为了实现这个目标，作者提出了一种新颖的用于图模型的多任务提示框架。首先，作者以相同的格式统一各种图任务，并将这些下游任务重新定义为graph-level（图级别）任务。其次，利用统一的图级别实例，作者通过具有可学习令牌、内部结构和自适应插入模式的新颖提示图进一步缩小多个任务之间的差距。第三，作者建立了一个元学习过程，以。

原创 学姐这类结合不仅能够让两者发挥各自的优势，还能推动模型的创新，提高处理图数据的效率和性能。具体点讲，通过利用Transformer，我们可以扩展GNN的感受野，包括那些距离中心节点较远的相关节点。相对的，GNN也可以帮助Transformer捕捉复杂的图拓扑信息，并从相邻区域高效地聚合相关节点。目前，，这其中有不少个人认为很值得学习的成果。比如GNN 嵌套 Transformer 模型、仅使用一层全局注意力的简化图Transformer模型SGFormer。本文挑选了。

Transformer 作为图神经网络：叶子豪、周金晶、郭启鹏、甘泉、张政警告本教程旨在通过代码作为解释手段，深入了解本文。因此，该实现并未针对运行效率进行优化。推荐实现请参考。在本教程中，您将了解 Transformer 模型的简化实现。您可以看到最重要的设计点的亮点。例如，只有单头注意力。找到。中的结构类似。Transformer 模型作为序列建模的 CNN/RNN 架构的替代品，在研究论文《中被介绍。它提高了机器翻译和自然语言推理任务（）的技术水平。最近使用大规模语料库（

本文主要介绍了《On the Evolution of Knowledge Graphs: A Survey and Perspective》这一文章，该文章对知识图谱的分类有一定的启发意义，感兴趣的可以再看原文，会有更多收获。总之，KGs和LLMs的整合将为人工智能领域带来创新。通过互补，两个实体都有可能实现更优越的性能和更广泛的应用场景。

的患者，并验证了其记录的质量。如果您有一个预先存在的词汇文件，您可以使用该文件的路径，也可以使用 NA 创建一个新文件。由于 Cerner HealthFacts 不包括诊断的确切日期，我们决定使用入院时出示 (POA) 标记等数据元素以及诊断优先级以及诊断是否记录在 EHR 中或仅添加到账单中（使用第三方系统） ），对遭遇中的诊断代码进行排序。标头中找到：如果您只需要预处理数据的子集，请在此处指定子集大小（应该是患者的数量）包含），如果将其设置为 0，它将包含所有数据。

模型的总体架构包括三个部分：贯穿预训练和 Prompt 微调阶段的图时间编码机制大规模历史交互上的图预训练基于结构 Prompt 和时间 Prompt 的简单、可扩展的图微调。

这段代码主要是在MIMIC-IV数据集上微调一个预训练的语言模型,用于慢性肾病的分类任务。训练过程中会评估模型在验证集上的性能,并在训练结束后在测试集上进行最终评估。通过这段代码,可以看到如何使用现有的预训练语言模型,结合LoRA和量化技术,在医疗领域的特定任务上进行高效的微调。这种方法可以在较小的数据集上取得良好的性能,同时减少计算资源的需求。预训练的语言模型(如LLaMA或BioMedLM),并在MIMIC-IV数据集上进行微调,用于慢性肾病的二元分类任务。模型的token embeddings。

本章将对常用的图谱推理算法做一个概括的梳理。业界算法很多，一篇文章难以做到全面覆盖，因此我们这里挑选了与图谱推理强相关的算法进行讲解，部分类似的算法挑选了其典型代表进行讨论，算法能力范围尽量覆盖：

学姐上海LLMs在处理NLP任务方面表现出色，而GNNs在挖掘和分析复杂关系数据（图数据）方面展现出其卓越的能力。这种趋势催生了将这两种技术整合的研究兴趣，为解决更多领域的实际问题。GNN+LLMs可以发挥二者的互补优势，实现更全面的数据处理和分析，以便构建更大的模型，获得更好的性能。通用图大模型GraphGPTGraphGPT通过与图结构的文本信息进行对齐，结合自监督学习的图结构信号和任务特定的图指令，引导语言模型在理解复杂图结构和提高在不同任务中的适应性方面取得了显著的改进。

我们推出了 Ram-EHR，这是一种检索增强管道，用于改进电子健康记录 (EHR) 的临床预测。Ram-EHR首先收集多个知识源，将其转换为文本格式，并使用密集检索来获取与医学概念相关的信息。该策略解决了与概念的复杂名称相关的困难。然后，Ram-EHR 增强了与一致性正则化联合训练的本地 EHR 预测模型，以从患者就诊和总结的知识中捕获补充信息。对两个 EHR 数据集的实验表明 Ram-EHR 相对于之前的知识增强基线（AUROC 提高 3.4。

综上,同构异构反映的是图中节点和边类型的同一性,而有向无向反映的是边的方向性。在图的建模和算法设计中,需要根据具体问题选择合适的图模型。同构图常用于图的匹配问题,异构图可以建模复杂的关系网络,有向图适合表达非对称关系,无向图则适合表达对称关系。图论中的很多算法,如最短路径、连通性判断等,在。在一个双射 f,使得对图 G 中任意两点 u,v,有 (u,v) 是。图 H 中的边,则称图 G 与图 H 同构。无向边 (u,v) 与 (v,u)用户、帖子、话题等不同类型的节点,节点类型或边的类型不同的。

自然 体积 624、 页面80–85 ( 2023 )引用这篇文章175k访问量34 次引用第763章指标细节新型功能材料能够实现从清洁能源到信息处理等技术应用的根本性突破1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 。​​​​从微芯片到电池和光伏发电，无机晶体的发现一直受到昂贵的试错方法的瓶颈。与此同时，随着数据和计算的增加，语言、视觉和生物学的深度学习模型展示了新兴的预测能力12 , 13 , 14。在这里，我们展示了大规模训练的图网络可以达到前所未有的泛化水平，从而将材料发现的效率提高一个数量级。以

因此，在类别不平衡的情况下，AUC-PR通常较低。模型性能的评估：在类别不平衡的情况下，AUC-PR比AUC-ROC更能反映模型在实际应用中的性能。使用适合不平衡数据集的算法：某些机器学习算法，如XGBoost、LightGBM等，具有处理不平衡数据集的能力，可以考虑使用这些算法。使用适合不平衡数据集的评估指标：除了AUC-PR，还可以使用其他适合不平衡数据集的评估指标，如F1分数、马修斯相关系数等。调整类别权重：在训练模型时，可以为不同的类别分配不同的权重，给少数类样本更高的权重，以增加其重要性。

临床预测模型通常依赖于患者的电子健康记录 (EHR)，但整合医学知识来增强预测和决策具有挑战性。 这是因为个性化预测需要个性化知识图 (KG)，而很难从患者 EHR 数据生成这些知识图。 为了解决这个问题，我们提出了GraphCare，一个使用外部 KG 来改进基于 EHR 的预测的框架。 我们的方法从大语言模型（LLM）和外部生物医学知识图谱中提取知识来构建特定于患者的知识图谱，然后将其用于训练我们提出的双注意力增强（BAT）图神经网络（GNN）以进行医疗保健预测。 在 MIMIC-III 和 MIMIC

小行星介绍。杨志林、威廉·W·科恩、鲁斯兰·萨拉胡迪诺夫。ICML 2016。如果您使用本存储库中的数据集或代码，请引用上述论文。运行演示我们将 Citeseer 数据集包含在目录中data，其中所需的数据结构已picke。要运行传导transductive版本要运行感应inductive版本您可以参考我们模型的示例用法。楷模这些模型主要以(transconductive) 和(inducing) 方式实现，并继承自. 您可以参考源文件以获取详细的 API 文档。准备数据。