如意同学

在谈论人工股票市场模型之前，我们首先要回答的一个问题是，为什么会有人工的市场模型。 经济学是社会学中的"皇冠"，标准经济学对于市场的理论研究高度数学化，经济学门槛也越来越高，讨论的内容艰深晦涩，

最近在nc上发表的一篇文献，分析了来自Titter、Telegram、微博等社交平台的近亿个时间序列，超过将近10年的时间窗口，展示了社交媒体上的信息传播过程的普适性和临界性

推荐算法早已无处不在，你以为你是在做你想做的事，实际上你只是在做别人想让你做的事。我们早已在推荐算法下无处遁形。本文粗略梳理了推荐算法的演化思路

本文是对《从数据到结构——动力学网络重构》一文的重新梳理。原文有70多个数学公式，本文会给出关键的公式和相关引用文献，尽量从实际物理意义的角度来阐述文章的思路。想了解更多详细的公式推导过程，还是建议前往原文阅读。 集智学园还有对本文的视频解读，喜欢看视频学习的可点击上面原文👆…

过去10-20年间，很多自然科学在研究复杂性问题，如生命系统，社会系统等。这10多年的积累使得我们可以更有效的应对复杂性，使得我们可以用庞大的算力去应对数据和问题的复杂性。而正是因为我们在处理复杂性的问题上越来越自信，才让我们有能力去触碰、去思考一个更加具有挑战性的问题——智能…

说句题外话，在我当年想要入门前端的时候，互联网上的学习总结一抓一大把，各种项目坑都可以找到，而且还都有模有样。当我现在想要入门深度学习算法的时候，却发现学习资源，尤其是优质的中文资源就没那么好找了。曾经跟朋友聊过这个话题，当时朋友开玩笑说，前端工程师都太闲了，日常解决个大bug…

本篇文章主要整理自集智学园的论文解读视频《网络上的CNN-图卷积网络模型》和《基于图卷积网络的半监督分类》。 本文主要介绍了图卷积神经网络。也就是将卷积神经网络（CNN）的方法用在“图”这种数据上。 当前机器学习技术在各个领域都有非常好的发展，尤其在图像和语言领域，经典的代表模…

所谓的系统科学（school of system science）是干什么的。其实不用说的太复杂，系统科学就是研究graph的。我们看很多系统的时候，包括社会、生物、技术等等，其实很多时候我们就是把它抽象成一个网络（graph）。所以网络是我们从事系统科学研究的人主要关心的东西…

现实世界中的大量问题都可以抽象成图模型（Graph Model），也就是节点和连边的集合。从知识图谱到概率图模型，从蛋白质相互作用网络到社交网络，从基本的逻辑线路到巨大的Internet，图与网络无处不在。 语言本质上就是单词序列，图像本质上就是像素点，他们都可以被抽象为结构简…