[Перевод] Под капотом GCN

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

17.10.2024 12:51:10 | Хабр

Хабы: Big Data, Data Engineering, Искусственный интеллект, Математика, Машинное обучение

Здравствуйте! Сегодня мы погружаемся в тему графовых сверточных сетей (GCN) и ключевых принципов, стоящих за ними. Если вам интересно узнать больше, я настоятельно рекомендую перейти на статью на Habr, где вы найдёте подробный анализ и актуальные примеры применения GCN.

Введение

GCN (Graph Convolutional Networks) — это масштабируемый подход к полуконтролируемому обучению, который применяется к данным, представленным в виде графов. Если вы хотите глубже понять, как сверточные нейронные сети (CNN) адаптируются для работы с графовыми структурами, загляните в статью на Habr.

Выбор архитектуры GCN основан на принципе локализованного приближения первого порядка спектральных сверток для графов. Что это значит? Мы рассматриваем только ближайших соседей узла, а спектральная свертка позволяет извлекать информацию с помощью спектра графа. В подробностях вы сможете разобраться, прочитав статью.

Метод

Рассмотрим задачу классификации узлов в графе, где метки доступны лишь для небольшого числа узлов. Графо-ориентированное полу-контрольное обучение предлагает интересные решения для такой задачи. Чтобы лучше понять использование графовой регуляризации и как она работает в функции потерь, обращайтесь к статье.

Не упустите шанс углубиться в эту увлекательную тему и раскрыть все нюансы GCN!

Подробнее