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    R软件SIR模型网络结构扩散过程模拟

    基本的算法非常简单: 生成一个网络:g(V, E)。 随机选择一个或几个节点作为种子(seeds)。 每个感染者以概率p(可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ)影响与其相连的节点。 其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染(susceptible), I表示被感染(infected)。易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力的流行病。对于SIR流行病传播模型,任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。易感态节点表示未被流行病感染的个体,且可能被感染;感染态节点表示已经被流行病感染且具有传播能力;恢复态节点则表示曾感染流行病且完全康复。与SIS模型类似,每一时间步内,每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点,并以概率γγ变为恢复态。SIR模型可以表达为:

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    何恺明等NeurlPS新作:定义迁移学习新范式

    【摘要】基于深度学习的迁移学习的主流方法一般是从一个任务中学习到可迁移到其他任务的通用特征向量,例如语言中的单词嵌入和视觉中的预训练卷积特征(比如imagenet model 的预训练也是一种迁移),也就是在特征层面做迁移。然而,这些方法通常只是迁移一元特征,却很大程度上忽略了更结构化的图结构表征。本文探索了从大规模未标记数据中(无监督学习)学习捕获数据单元对(例如单词或像素)之间依赖关系的通用隐藏关系图,并将这些图传递给下游任务的可能性。我们提出的迁移学习框架提高了各种任务的性能,包括问答系统、自然语言推理、情感分析和图像分类。我们的测试还表明,学习到的图形是通用的,在图没有经过训练的情况下,可以迁移到不同嵌入(包括 GloVe 嵌入、ELMo 嵌入和任务特定的 RNN 隐藏单元)或无嵌入单元(如图形像素)。

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