首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在F#中用List.fold求和相同符号的邻接数

在F#中,可以使用List.fold函数来求和相同符号的邻接数。List.fold函数是一个高阶函数,它接受一个累加器函数、初始累加器值和一个列表作为参数。

首先,我们需要定义一个累加器函数,该函数将接受两个参数:累加器和当前元素。在这个函数中,我们可以检查当前元素与累加器的符号是否相同,如果相同则将当前元素添加到累加器中,否则返回累加器本身。代码如下:

代码语言:txt
复制
let sumSameSign (acc, prev) curr =
    if (prev * curr) >= 0 then
        (acc + curr, curr)
    else
        (acc, curr)

接下来,我们可以使用List.fold函数来应用累加器函数到列表中的每个元素,并得到最终的累加结果。我们需要提供初始累加器值和待求和的列表。代码如下:

代码语言:txt
复制
let numbers = [1; -2; 3; -4; 5; 6]
let initialAcc = 0

let result = List.fold sumSameSign (initialAcc, 0) numbers |> fst

在上面的代码中,我们定义了一个包含一些整数的列表numbers,并设置初始累加器值为0。然后,我们使用List.fold函数将sumSameSign累加器函数应用到numbers列表中的每个元素上,并将初始累加器值设置为(initialAcc, 0)。最后,我们使用fst函数提取出累加结果。

通过以上代码,我们可以得到相同符号的邻接数的和。如果需要求解其他列表的相同符号的邻接数的和,只需要将numbers列表替换为相应的列表即可。

请注意,以上代码中没有提及任何特定的云计算品牌商。如果您需要了解与F#相关的云计算产品和服务,建议您参考腾讯云的官方文档和产品介绍页面,以获取更详细的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

深度学习图原理

任何对GNNs重要其他概念将会随着它们出现而进行解释,但与此同时,还有一个关于图最后一个主题我们需要涵盖。我们必须学会如何在计算中表达图。...关联矩阵Incidence Matrix(I): 关联矩阵通常在研究论文中用大写字母I表示,由1、0和-1组成,关联矩阵可以按照以下简单模式制作: 从图到关联矩阵 (带权重邻接矩阵Adjacency...,关联矩阵,但绝大多数应用于图类型数据GNN应用都使用这三个矩阵中一个、两个或全部。...深度神经网络就是一种图 文章到此,你可能已经注意到一个微妙但显而易见事实: 神经网络实际上就是图! 神经网络是一种特殊图,但它们具有相同结构,因此具有相同术语、概念和规则。...回想一下感知器结构本质。我们可以将输入值( )、偏差值( )和求和运算( )视为图中3个节点。我们可以将权重( )视为连接输入值( )和求和运算( )边。

40440

图机器学习入门:基本概念介绍

可以看到在矩阵对角线上没有1意味着没有自环(节点与自身相连) 对于一个节点i计算一个节点边(或它度),沿着行或列求和: 无向图中总边是每个节点度之和(也可以是邻接矩阵中值之和): 因为在无向图中...,你要计算两次边(由于邻接矩阵是对称,要计算两次相同边),所以除以2 对于有向图,可以表示两个不同邻接矩阵,一个表示入度,一个表示出度 对于一个节点,总边是入度和出度之和: 我们计算一个节点入度和出度以及总边...加权图 图边还可以增加权值,边并不都是相同,比如在交通图中,为了选择两个节点之间最佳路径,我们将考虑表示时间或交通权重。...路径(path)是序列中节点各不相同线路(u-x-v 是一条路径,但 u-x-u-x-v 是线路但不是路径)。...图还可以简洁地描述数据许多属性,并为我们提供关于不同主题之间关系信息。例如,我们可以为节点和边分配权重和属性。在以后文章中,我们将讨论如何在这些网络中使用算法(以及如何表示它们)。

13410
  • 存储结构

    因为边本身就是由两个顶点连接组成,所以说,合在一起很困难。 于是,我们就想到了分开存储。而顶点中所包含数据一般是相同,所以,利用一维数组来存储顶点数据是很好办法。那么对于边来说呢?...若是求结点邻接点,只需要将该行(列)中“1”对应数字符号即可。 下面介绍有向图。直接上邻接矩阵。 ? 从这个矩阵上。...二、邻接表法 对于邻接矩阵,我们会发现,当图较少时候,这种存储方法是非常浪费存储空间(如图所示)。 ?...我们在学习链表时候知道,由于顺序表存储会浪费空间,所以我们引出了链式表概念。 显然,我们也能通过链式表来避免这种空间浪费。 首先,图中顶点和邻接矩阵中处理方式相同,用一维数组来存储。...//输入总顶点数,总边 cout << endl; cout << "输入点名称, a " <<endl; for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){

    1K10

    图卷积和消息传递理论可视化详解

    也可以用特征向量 x 来描述原子(它可以由原子属性组成,质量、电子或其他)。为了对分子进行分类,我们希望利用有关其空间结构和原子特征知识来获得一些有意义表示。 以图形表示分子示例。...图卷积 我们可以提出另一种想法:用邻接矩阵表示分子图,并用特征向量“扩展”其深度。我们得到了一个伪图像 [8, 8, N],其中 N 是节点特征向量 x 。...矩阵 A 更高幂行为方式相同:乘以 A^n 会导致特征从 n 跳距离节点传播,所以可以通过将乘法添加到邻接矩阵更高次方来扩展“感受野”。...更新函数是求和,聚合函数是归一化节点特征总和,包括节点特征 i。d——表示节点度。...这样就使用一个权重矩阵 W 而不是两个,并使用 Kipf 和 Welling 归一化求和作为聚合,还有一个求和作为更新函数。

    54510

    GNN入门必看!Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经网络

    在使用神经网络表示图任务时,一个最重要表示就是它连通性,一个比较好选择就是邻接矩阵,但如前文所说,邻接矩阵过于稀疏,空间利用率不高;另一个问题就是同一个图邻接矩阵有多种表示方法,神经网络无法保证这些邻接矩阵输出结果都相同...并且不同形状图可能也包含相同邻接矩阵。 一种优雅且高效来表示稀疏矩阵方法是邻接列表。它们将节点之间连通性描述为邻接列表第k个条目中元组(i,j)。...由于GNN不会更新输入图连通性,因此可以使用与输入图相同邻接列表和相同数量特征向量来描述GNN输出图。 构建了一个简单GNN后,下一步就是考虑如何在上面描述任务中进行预测。...Pooling分两步进行:对于要池化每个item,收集它们每个embedding并将它们连接到一个矩阵中,通常通过求和操作聚合收集embedding。...消息传递包含三个步骤: 1、对于图中每个节点,收集所有相邻节点embedding(或消息)。 2、通过聚合函数(sum)聚合所有消息。

    1.1K20

    使用谱聚类(spectral clustering)进行特征选择

    谱聚类可以理解为将高维空间数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(KMeans)进行聚类 本文使用2021-2022年常规赛NBA球员赛季数据。...从特征之间相关矩阵中绘制一个图表,显示可能相似的特征组,然后将研究谱聚类如何在这个数据集中工作。...由于我们只显示高于 0.7 相关性(绝对值,相关性也可以为负,这里不关心符号),因此使用以下邻接矩阵定义: 我们有D个特征,矩阵B是邻接矩阵。...分子在一个顶点交叉连接上求和,用总簇内连接归一化。这里可以将总和中项解释为给定子集交叉连接与内部连接比率。不相交子集实际上就是要寻找特征谱簇。...与拉普拉斯特征映射轨迹恒等式相同,但约束条件不同。 这样,我们将找到簇问题变为找到一个最小化这条轨迹上述形式矩阵 Z。

    1.1K20

    用Python实现各类数学符号运算

    x = [ [10, 20, 30], [40, 50, 60] ] i = 0 j = 1 print(x[i][j]) # 20 求和 这个符号意思是对某一范围内向量中元素求和,上下标为范围...x = [1, 2, 3] math.sqrt(x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2) Epsilon 这是一个希腊字母(读:[ˈepsɪlɑːn]),它用于检验某个元素是不是集合一员...return Y 有时候你也会遇到下面的表述方式,用R替代X、Y: R意味着输入输出都是实数,比如整数、浮点数、无理、有理等。...假设d=2,Python中可以用Numpy提供函数,例如下面代码中求和函数,返回是一个数值,它实现了 到 映射 X = [1, 2] f = np.sum Y = f(X) 译者注:...张量 转置 这个符号表示是行列转换,Python中用下面方法实现: X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] np.transpose(X) 输出结果显示行列交换了位置。

    5.2K30

    图注意网络(GAT)可视化实现详解

    这样我们就有了邻接矩阵和节点特征。 GNN层 GNN层一般公式是,对于每个节点,我们取每个节点所有邻居对特征求和,乘以一个权重矩阵,最后通过一个激活函数得到输出结果。...将结果[25,8]重塑回[5,5,8],结果可以在Graphbook中验证最终2维中每个节点特征集是相同。 下一步就是广播邻接矩阵到相同形状。...对于第i行和col j邻接矩阵中每一个1,在维[i, j]上有一行1.0num_feat。...将这个邻接掩码与平铺节点邻居特征相乘。 我们还想在邻接矩阵中包含一个自循环,这样当对邻居特征求和时,也包括了该节点自己节点特征。...线性层输出将是[25,hidden_size]。所以经过重塑就可以得到[5,5,hidden_size]。 最后对中间维度(维度索引为1)求和,对每个节点相邻特征求和

    41810

    图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

    人们如何在图上学习?Clémentine Fourrier 指出,图是对由关系链接项目的描述,其中,从前神经方法到图神经网络仍然是目前人们常用图上学习方法。...节点层通常是对节点属性预测,例如 Alphafold 使用节点属性预测来预测给定分子整体图原子 3D 坐标,从而预测分子如何在 3D 空间中折叠,这是一个困难生物化学问题。...其中,邻接矩阵是一个方阵(节点大小×节点大小),指示哪些节点直接连接到其他节点。要注意是,由于大多数图并不是密集连接,因此具有稀疏邻接矩阵会使计算更加困难。...与其他模式一样,可以通过限制对象数学表示,以便在数学上与相似对象接近。但在此之中,相似性在图 ML 中很难严格定义:例如,当两个节点具有相同标签或相同邻居时,它们是否更相似?...对边级信息,可以将节点对连接起来,或者做点乘;在图级信息中,可以对所有节点级表示串联张量进行全局池化,包括平均、求和等。

    1.2K20

    10种常用图算法直观可视化解释

    如果两个顶点通过同一条边互相连接,则称它们为邻接。 下面给出了一些与图相关基本定义。您可以参考图1中示例。...用于查找可用邻接节点在对等网络,BitTorrent。 深度优先搜索 (Depth-first search) ?...用于解决只有一个解谜题(迷宫) 最短路径 ? 从一个顶点到另一个顶点最短路径是图中应该移动权值总和最小路径。 图4显示了一个动画,其中确定了图中顶点1到顶点6最短路径。...在加密应用程序中用于确定可以将消息映射到相同加密值消息密钥。 最小生成树 ? 最小生成树是图子集,它连接所有边权值最小和顶点,不包含任何循环。...算法 Kahn算法基于深度优先搜索算法 应用 用于指令调度。 用于数据序列化。 用于确定在makefile中执行编译任务顺序。 用于解析链接器中符号依赖关系。 图着色 ?

    5.7K10

    论文阅读01——《图卷积神经网络综述》

    卷积算子目的是刻画节点局部结构 节点级别的任务: 节点分类、链接预测等,引文网络中文章分类,推荐系统中用户对商品偏好推断。...基于这种定义,均值聚合能力大于最大值聚合能力,小于求和聚合能力。均值聚合关心节点特征分布,当节点特征各异时,均值聚合能力等同于求和聚合。 所有的谱方法都是空间方法,只是有显式变换空间方法。...该方法适用于具有高维边特征场景,但是需要将原网络转换为对偶网络。实际中,边大于节点数往往会使得对偶网络规模大于原网络。...A^M是邻接模体张量,A{k,i,j}^M表示节点j以k角色出现在以节点i为中心模体实例M次数。w_k是共享参数,相同语义角色节点之间共享参数。...k阶模体定义和k阶邻接矩阵类似,为k个相同模体矩阵乘积。\Psi(A_t^k)=\Psi(A_t\cdots A_t)。

    1.4K40

    补码

    所谓编码是採用少量基本符号0和1),依照一定组合原则,来表示大量复杂多样信息技术。编码优劣直接影响到计算机处理信息速度。数值型数据经常使用编码方法包含:原码、反码、补码。...因为符号位不能和数值一样參与运算,所以要依据两符号情况,同号相加,异号相减,还要依据两绝对值大小,令大数减去小数,最后还要推断结果符号。...反码编码规则是:符号位0表示正,1表示负,正数反码等于原码,负数反码等于原码除符号位外按位取反,即0变1、1变0。通经常使用[X]反表示X反码。...反码非常easy由原码获得,但相同不方便运算,一般在求补码过程中用到反码。 (3)补码。补码编码规则是:符号位0表示正,1表示负,正数补码等于原码,负数补码等于反码末位加1。...通过对负数编码处理,同意符号位和数值一起參与运算,能够把减法运算转化为加法运算。不论求和求差,也不论操作数为正为负,运算时一律仅仅做加法,从而大大简化运算器设计,加快了运算速度。

    50730

    【综述专栏】图神经网络与深度学习在智能交通中应用:综述Survey

    04 Problems formulation and Graph construction 作者定义了论文中用数学符号,非常细致和系统,将变量分为时间变量,空间变量,时空变量,可以作为相关工作符号定义参考...最精彩部分是作者总结了图邻接矩阵定义。在不同交通应用中,针对不同交通模式,可以定义各种邻接矩阵。...假设交通网络拓扑结构是固定,可设计固定邻接矩阵;假设交通网络是动态,可设计动态邻接矩阵。另外假设网络结构是多样,可设计多个邻接矩阵。...相信读者能通过阅读这部分,更深刻地了解这些深度学习技术原理,以及如何在具体任务中对它们进行重新设计。...图(2):RNNs变种 (4) TCN TCN是一个新兴处理时间序列网络,作者对它原理以及它在交通中应用作出详细介绍。 ? 图(1)TCN结构 ? 图(2)TCN公式 ?

    1.3K21

    图机器学习无处不在,用 Transformer 可缓解 GNN 限制

    人们如何在图上学习?Clémentine Fourrier 指出,图是对由关系链接项目的描述,其中,从前神经方法到图神经网络仍然是目前人们常用图上学习方法。...节点层通常是对节点属性预测,例如 Alphafold 使用节点属性预测来预测给定分子整体图原子 3D 坐标,从而预测分子如何在 3D 空间中折叠,这是一个困难生物化学问题。...其中,邻接矩阵是一个方阵(节点大小×节点大小),指示哪些节点直接连接到其他节点。要注意是,由于大多数图并不是密集连接,因此具有稀疏邻接矩阵会使计算更加困难。...与其他模式一样,可以通过限制对象数学表示,以便在数学上与相似对象接近。但在此之中,相似性在图 ML 中很难严格定义:例如,当两个节点具有相同标签或相同邻居时,它们是否更相似?...对边级信息,可以将节点对连接起来,或者做点乘;在图级信息中,可以对所有节点级表示串联张量进行全局池化,包括平均、求和等。

    60120

    . | 分子表征几何深度学习

    常用GNN框架是信息传递神经网络(MPNN)。MPNN通过图卷积操作迭代更新第l层顶点特征(),使用两个可学习函数和,和一个局部置换不变聚合算子(求和、均值或最大值)实现更新:。...根据系统中包含,网格可以是1D(序列)、2D (RGB图像)、3D(立方格)或更高维。...网格是由欧氏几何定义,可认为是具有特殊邻接关系图,其中: (1)顶点具有固定排序,由网格空间维度定义; (2)每个顶点具有相同数量邻接边(即相同邻域结构),因此在结构上无法与其他顶点区分。...3D-CNN比等变GNN具有更高资源效率,因等变GNN主要应用于原子小于1000个分子,故3D-CNN常用于跟蛋白质结构相关任务,蛋白质-配体结合亲和性预测或活性位点识别。...SMILES字符串中字母用来表示原子,而符号和数字用来编码键类型、连通性、分支和立体化学。

    69720

    使用图进行特征提取:最有用图特征机器学习模型介绍

    节点度 为了计算节点度,将关联边数量计算到Vr中。 节点度是一个简单度量指标,可以定义为关联到节点。数学上可以定义为: 节点度方程[1] 其中A是邻接矩阵,du是节点u一个度。...我们可以说它是相邻节点之间与节点相邻节点数(节点度)[1]比值。...幸运是,有许多可用方法可以聚合关于整个图信息。从简单方法,邻接矩阵,到更复杂内核,weisfeler - lehman内核,或基于路径内核。...拉普拉斯矩阵 拉普拉斯矩阵包含与邻接矩阵相同关于连通性信息,但方式略有不同。简单定义为: 拉普拉斯算子矩阵方程。...它度量了节点u和v之间共同邻居重要性[1]。它是通过对所有共同邻居节点度倒数求和来实现。 资源分配索引。 全局重叠 全局重叠度量检查节点是否属于图中同一个社区。

    2.6K42

    图神经网络常用方法统一观点

    聚合量(c_{ij})完全由图结构决定,例如谱归一化邻接矩阵。 注意:聚合(circle-plus)可以是任何排列不变函数,例如求和、元素乘积等。...有趣是,网络传播可以被视为没有任何特征转换图卷积特例。简而言之,遵循这里相同符号,网络传播将遵循传播规则 ?...消息传递——更一般聚合 消息传递网络 [4] 进一步概括了通过用两个节点隐藏特征任意函数替换隐藏特征聚合来控制聚合信息量想法。 ?...将所有不同 GNN 方法放在一起,我们可以看到它们都遵循相同局部聚合风格,无论是通过局部平均 (NP) 还是置换不变函数 (circle-plus)。 ?...最后,现在更清楚了不同 GNN 之间关系。 GCN 是通过将注意力函数 alpha 设置为谱归一化邻接矩阵来实现 GAT。

    54920

    .NET周刊【12月第1期 2023-12-06】

    一篇学会 cron 表达式 https://www.cnblogs.com/goodtimeggb/p/17862867.html 本文介绍了 Cron 表达式,这是一种在 Unix 系统中用于定时任务字符串格式...其次,要启用源代码单步执行,包括取消选择"启用仅我代码",选择"启用源链接支持",并在"符号"下选择"Microsoft 符号服务器"。配置后,首次启动应用时会有符号加载时间。...关键性能计数器包括 Web 服务的当前连接、每秒请求数等,ASP.NET 请求执行时间、请求排队等,以及 CPU 和内存使用情况。...IIS 请求队列是处理前临时存放请求地方,监控请求队列性能计数器有助于优化队列设置,增加工作进程、优化代码和调整队列长度,以减少等待时间,确保请求快速处理。...包括各种新功能,例如 AI Assistant 增强功能、对 .NET 8 SDK(包括 C# 12 和 F# 8)支持、改进多项目启动、类型依赖关系图、预测调试、单元测试 AI 生成等等。

    25610

    图(graph) 原

    (5)无向图等于邻接矩阵中非0元素个数之和一半,有向图等于邻接矩阵中非0元素个数之和。 3>优缺点 优点: 邻接矩阵表示法对于以图顶点为主运算比较适合。...(4)无向图等于邻接表中边表结点数一半,有向图等于邻接表(逆邻接表)中出边表结点(入边表结点)数目。 需要说明是: (1)在邻接每个线性链接表中各结点顺序是任意。...(4)对于有向图,某顶点“出度”=该顶点对应线性链表结点数;求某顶点“入度”需要对整个邻接各链接扫描一遍,看有多少与该顶点相同结点,相同结点数之和即为“入度”值。...构成最小生成树方法有多种。这些算法可以分为下面几类: (1)创建并扩展一些树,使它们合并成更大树。 (2)扩展一个集构成一棵生成树,:Kruskal算法。...1>Floyd算法 假设求出每对顶点之间最短距离使用一个|V|×|V|矩阵D保存和输出。下面定义符号D(k),0 ≤k ≤|V|。在定义中假设带权图中所有的顶点排成一个序列。

    1.8K20

    图卷积网络 (GCN) 高层解释

    邻接矩阵是用 0 或 1 填充 N x N 矩阵,其中 N 是节点总数。邻接矩阵能够通过矩阵中值来表示连接节点对存在。...例如,如果您正在处理 NLP 问题,则节点可以具有句子独热编码向量或具有定义连接到分子原子属性,例如原子类型、电荷和键。 CNN vs GCN ?...CNN 如此有效原因在于它能够学习一系列过滤器来提取更复杂模式。有了一点创造性,我们可以将这些相同想法应用于图形数据。 图像是连接到其他像素像素隐式图形,但它们始终具有固定结构。...我们可以使用学习到节点嵌入来执行许多操作。例如,我们可以对节点向量求和,然后使用 MLP 进行分类。 图卷积另一个案例 我们吃食物含有数以千计生物活性分子,其中一些类似于抗癌药物。...越来越多证据表明,来自多种化学类别的数千种其他分子,植物中丰富多酚、黄酮类化合物、萜类化合物,可能有助于预防和对抗疾病 在这个论文中,研究人员应用图神经网络使用蛋白质-蛋白质和药物-蛋白质相互作用图来寻找食物中抗癌分子

    97330
    领券