Введение Графы — это сложные и разнообразные структуры данных, которые могут представлять различные виды информации, такие как социальные сети, молекулярные структуры или базы знаний. Однако учиться на графах непросто, так как для этого требуются модели, способные отражать богатые и тонкие закономерности структуры графа. Графовые нейронные сети (GNN) и многослойные персептроны (MLP) — две популярные модели обучения на графах, но у них есть свои недостатки. GNN часто страдают от..

Почему GNNs? Прежде, чем вы начнете читать Как указано в заголовке, это вторая часть серии публикаций, предназначенных для ознакомления вас с GNN. Поэтому я настоятельно рекомендую вам взглянуть на первую часть , в которой я обсуждал графы , ориентированные графы и информационные сети . Где мы находимся? Целью серии публикаций является освещение следующих тем: График Направленный график Информационные сети Мотивы, стоящие за GNN Встраивание сети Ванильный GNN..

Введение Структурированные данные в науке о данных и машинном обучении представлены в виде электронных таблиц и таблиц. Вы видите строки и столбцы данных в базах данных SQL, файлах CSV или JSON, кадрах данных Pandas и других форматах. Однако мы считаем, что эти точки данных отделены друг от друга. Традиционный способ работы со структурированными данными в машинном обучении — последовательный. Вы должны подумать о разработке какой-либо модели после того, как у вас будут данные и у вас..

Существует две парадигмы представления графов: ядра графа и нейронные сети графа . Ядра графов обычно создают встраивание графа на основе декомпозиции неконтролируемым образом. Например, мы можем подсчитать количество треугольников или, в более общем смысле, троек каждого типа графа, а затем использовать эти подсчеты для получения вложений. Это, как известно, экземпляр ядра графлета. Основной исследовательской мотивацией этой парадигмы было создание вложения, которое сохраняет..