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神经网络，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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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Neural Networks: Organization

The high-level organization of the book is demonstrated in Figure 1.3. The book is organized into four parts to best accommodate a variety of readers. Part I introduces basic concepts; Part II discusses the most established methods; Part III presents the most typical frontiers, and Part IV describes advances of methods and applications that tend to be important and promising for future research. Next, we briefly elaborate on each chapter.

• Part I: Introduction. These chapters provide the general introduction from the representation learning for different data types, to the graph representation learning. In addition, it introduces the basic ideas and typical variants of graph neural networks for the graph representation learning.
• Part II: Foundations. These chapters describe the foundations of the graph neural networks by introducing the properties of graph neural networks as well as several fundamental problems in this line. Specifically, this part introduces the fundamental problems in graphs: node classification, the expressive power of graph neural networks, the interpretability and scalability issues of graph neural network, and the adversarial robustness of the graph neural networks.
• Part III: Frontiers. In these chapters, some frontier or advanced problems in the domain of graph neural networks are proposed. Specifically, there are introductions about the techniques in graph classification, link prediction, graph generation, graph transformation, graph matching, graph structure learning. In addition, there are also introductions of several variants of GNNs for different types of graphs, such as GNNs for dynamic graphs, heterogeneous graphs. We also introduce the AutoML and self-supervised learning for GNNs.
• Part IV: Broad and Emerging Applications. These chapters introduce the broad and emerging applications with GNNs. Specifically, these GNNs-based applications covers modern recommender systems, tasks in computer vision and NLP, program analysis, software mining, biomedical knowledge graph mining for drug design, protein function prediction and interaction, anomaly detection, and urban intelligence.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Background and Problem Defnition

Graph-structured data (e.g., social networks, the World Wide Web, and proteinprotein interaction networks) are ubiquitous in real-world, covering a variety of applications. A fundamental task on graphs is node classification, which tries to classify the nodes into a few predefined categories. For example, in social networks, we want to predict the political bias of each user; in protein-protein interaction networks, we are interested in predicting the function role of each protein; in the World Wide Web, we may have to classify web pages into different semantic categories. To make effective prediction, a critical problem is to have very effective node representations, which largely determine the performance of node classification.
Graph neural networks are neural network architectures specifically designed for learning representations of graph-structured data including learning node represen-tations of big graphs (e.g., social networks and the World Wide Web) and learning representations of entire graphs (e.g., molecular graphs). In this chapter, we will focus on learning node representations for large-scale graphs and will introduce learning the whole-graph representations in other chapters. A variety of graph neural networks have been proposed (Kipf and Welling, 2017b; Velicković et al, 2018; Gilmer et al, 2017; Xhonneux et al, 2020; Liao et al, 2019b; Kipf and Welling, 2016; Veličković et al, 2019). In this chapter, we will comprehensively revisit existing graph neural networks for node classification including supervised approaches (Sec. 4.2), unsupervised approaches (Sec. 4.3), and a common problem of graph neural networks for node classification-over-smoothing (Sec. 4.4).

Problem Definition. Let us first formally define the problem of learning node representations for node classification with graph neural networks. Let $\mathscr{G}=(\mathscr{V}, \mathscr{E})$ denotes a graph, where $\mathscr{V}$ is the set of nodes and $\mathscr{E}$ is the set of edges. $A \in R^{N \times N}$ represents the adjacency matrix, where $N$ is the total number of nodes, and $X \in R^{N \times C}$ represents the node attribute matrix, where $C$ is the number of features for each node. The goal of graph neural networks is to learn effective node representations (denoted as $H \in R^{N \times F}, F$ is the dimension of node representations) by combining the graph structure information and the node attributes, which are further used for node classification.

深度学习代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Neural Networks: Organization

本书的高级组织如图 1.3 所示。这本书分为四个部分，以最好地适应各种读者。第一部分介绍基本概念；第二部分讨论了最成熟的方法；第三部分介绍了最典型的前沿，第四部分描述了对未来研究具有重要意义和前景的方法和应用的进展。接下来，我们对每一章进行简要的阐述。

• 第一部分：简介。这些章节提供了从不同数据类型的表示学习到图表示学习的一般介绍。此外，还介绍了用于图表示学习的图神经网络的基本思想和典型变体。
• 第二部分：基础。这些章节通过介绍图神经网络的性质以及这方面的几个基本问​​题来描述图神经网络的基础。具体来说，这部分介绍了图的基本问题：节点分类、图神经网络的表达能力、图神经网络的可解释性和可扩展性问题，以及图神经网络的对抗鲁棒性。
• 第三部分：前沿。在这些章节中，提出了图神经网络领域的一些前沿或高级问题。具体介绍了图分类、链接预测、图生成、图变换、图匹配、图结构学习等技术。此外，还介绍了针对不同类型图的 GNN 的几种变体，例如针对动态图、异构图的 GNN。我们还介绍了 GNN 的 AutoML 和自我监督学习。
• 第四部分：广泛的新兴应用。这些章节介绍了 GNN 的广泛和新兴应用。具体来说，这些基于 GNN 的应用涵盖了现代推荐系统、计算机视觉和 NLP 中的任务、程序分析、软件挖掘、用于药物设计的生物医学知识图谱挖掘、蛋白质功能预测和交互、异常检测和城市智能。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Background and Problem Defnition

图结构数据（例如，社交网络、万维网和蛋白质相互作用网络）在现实世界中无处不在，涵盖了各种应用。图的一个基本任务是节点分类，它试图将节点分类为几个预定义的类别。例如，在社交网络中，我们想要预测每个用户的政治偏见；在蛋白质-蛋白质相互作用网络中，我们感兴趣的是预测每种蛋白质的功能作用；在万维网中，我们可能必须将网页分类为不同的语义类别。为了进行有效的预测，一个关键问题是要有非常有效的节点表示，这在很大程度上决定了节点分类的性能。
图神经网络是专门为学习图结构数据的表示而设计的神经网络架构，包括学习大图（例如，社交网络和万维网）的节点表示和学习整个图（例如，分子图）的表示。在本章中，我们将专注于学习大规模图的节点表示，并将在其他章节中介绍学习全图表示。已经提出了多种图神经网络（Kipf 和 Welling，2017b；Velicković 等人，2018；Gilmer 等人，2017；Xhonneux 等人，2020；Liao 等人，2019b；Kipf 和 Welling，2016；Veličković 等人， 2019）。在本章中，我们将全面重新审视现有的用于节点分类的图神经网络，包括监督方法（第 4.2 节），

问题定义。让我们首先正式定义使用图神经网络进行节点分类的节点表示学习问题。让G=(在,和)表示一个图，其中在是节点集和和是边的集合。一个∈Rñ×ñ表示邻接矩阵，其中ñ是节点的总数，并且X∈Rñ×C表示节点属性矩阵，其中C是每个节点的特征数。图神经网络的目标是学习有效的节点表示（表示为H∈Rñ×F,F是节点表示的维度）通过结合图结构信息和节点属性，进一步用于节点分类。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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