总结一些自己所阅读DL-based时序预测算法的文献，包括了一些基于CNN、RNN、Attention、Transformer、GNN、GAN的算法。
为了对抗拖延症打算先放图占个坑，后续会逐一补充文字说明。在文字总结时，自己也会继续扩充相关内容和进行勘误，并分享slide版本。
如您发现错误，欢迎指正~
0%
【ML】机器学习在组合优化中的应用
组合优化问题遍布工业工程、交通运输、通讯网络等诸多领域，高效求解此类问题决定着实践场景中决策的质量；机器学习已经被广泛应用和落地于各种场景，用其来解决组合优化问题的尝试也成为了学术和工业界的热点。
自己浅研机器学习与组合优化方向已有一段时间，阅读相关顶会论文也有数十篇，故在此作出一些自己的总结和思考。作者才疏学浅，存在错误是难免的，欢迎反馈；如您兴趣相似，从事ML+CO的研究或应用，欢迎交流。
【Presentation】DRL-SFCP: Adaptive Service Function Chains Placement with Deep Reinforcement Learning
This is a presentation on our paper named "DRL-SFCP" accepted by IEEE ICC 2021, where a novel algorithm integrating GNN, Seq2Seq model and DRL is proposed.
Document
【AI】人工智能课程集
- Yuque优化排版：支持筛选排序寻找自己所需要的课程
这里收集了许多关于人工智能的高质量课程和教程，涵盖了
- 机器学习 (Machine Learning, ML)
- 数据挖掘 (Data Mining, DM)
- 数学基础 Mathematics (Math)
- 深度学习 Deep Learning (DL)
- 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)
- 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL)
- 分布式机器学习 (Distributed Machine Learning, DML)
- 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
- 计算机视觉 (Computer Vision, CV)
- 生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)
- 图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)
- 知识图谱 (Knowledge Graph, KG)
- 推荐系统 (Recommander System, RS)
- 因果推理 (Causal Inference, CI)
- 组合优化 (Combinational Optimization, CO)
- TensorFlow
- PyTorch
- ...
【分布式ML】机器学习中的并行计算
随着深度学习模型的不断增大、数据的不断增多，并行计算成为了解决机器学习训练难题的一种主流技术。本文主要是对Shusen Wang的《分布式机器学习》课程的笔记记录和扩展，仅是对机器学习中并行计算方式的概述。
【论文笔记】Latency-aware VNF Chain Deployment with Efficient Resource Reuse at Network
本文研究了网络边缘场景下的VNF放置问题，旨在最小化整体（服务器和链路）资源消耗，提出了一种延迟感知的两阶段方案，即搜索路径的约束深度优先搜索算法（CDFSA） 和部署VNF的基于路径的贪心算法（PGA）。
论文简介
论文名称：Latency-aware VNF Chain Deployment with Efficient Resource Reuse at Network Edge
论文作者：Panpan Jin, Xincai Fei, Qixia Zhang, Qixia Zhang, Fangming Liu, Bo Li
发表会议：INFOCOM 2020 (CCF-A)
研究方向：NFV 网络功能虚拟化
关键技术：邻接矩阵重构, 深度优先搜索, 贪婪算法
主要创新：网络边缘场景、延迟保障、两阶段（先边后点）
下载论文
【论文汇总】Papers on NFV-RA
Lastest update: JUN. 12, 2021.
Welcome to ⭐ this work on GitHub to get updates in time.
This is a paper list about Resource Allocation in Network Functions Virtualization (NFV) and Software-Defined Networking (SDN) including
- Comprehensive Surveys
- VNE: Virtual Network Embedding Algorithms
- VNFC: Virtual Network Functions Chaining Algorithms
- VNFP: Virtual Network Functions Placement Algorithms
- VNFF: Virtual Network Functions Migration Algorithms
- VNFS: Virtual Network Functions Scheduling Algorithms
- Multi-domain: also known as cross-domain, multi-region or other resemble name.
Particularly, we mainly collect papers from high-quality journals and conferences, and classify them according to method categories.
Favorably receive that submit relevant papers to this repository in the appropriate format.
【论文笔记】GNN之GAT：Graph Attention Networks
图神经网络（GNN）是当前深度学习领域研究的焦点之一，本文提出了一种GAT（graph attention networks）网络，它使用多头的masked自注意力机制来为每个邻居节点分配不同的权重，优化了图卷积神经网络的平均加权的问题。
论文名称：Graph Attention Networks
论文作者：Petar Veličković, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, Yoshua Bengio
发表期刊：ICLR 2018 (THU-A)
研究方向：GNN 图神经网络
关键技术：Masked self Attention, Multi Attention
主要创新：将多头注意力机制应用于图神经网络，来提升特征提取效果。
下载论文 | 查看源码
【论文笔记】Multi-domain Non-cooperative VNF-FG Embedding - A DRL Approach
本文研究了多域非合作场景下的VNF放置问题，提出了一种深度强化学习DDPG算法与基于成本的首次拟合算法（CCF）相结合的方法来实现最大化VNF部署个数和最小化部署成本的目标。
论文简介
论文名称：Multi-domain Non-cooperative VNF-FG embedding: A deep reinforcement learning approach
论文作者：Quang Tran Anh Pham, Abbas Bradai, Kamal Deep Singh, Yassine Hadjadj-Aoul
发表期刊：INFOCOM-2019 (CCF-A)
研究方向：NFV 网络功能虚拟化
关键技术：多域非合作，虚拟网络功能嵌入, 深度强化学习
主要创新：多域非合作场景；多通道的VNF-FG请求矩阵表示；基于Cost的First Fit算法
下载论文
【学术讲座】CCF 2020 中国软件大会
CCF 2020 中国软件大会上郑志明、何积丰、等院士的讲座分享。
- 郑志明院士：精准智能——面向动态复杂对象的AI
- 何积丰院士：思维机器与强人工智能