کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Over the past decade, Graph Neural Networks (GNNs) have achieved great success on machine learning tasks with relational data. However, recent studies have found that heterophily can cause significant performance degradation of GNNs, especially on node-level tasks. Numerous heterophilic benchmark datasets have been put forward to validate the efficacy of heterophily-specific GNNs and various homophily metrics have been designed to help people recognize these malignant datasets. Nevertheless, there still exist multiple pitfalls that severely hinder the proper evaluation of new models and metrics. In this paper, we point out three most serious pitfalls: 1) a lack of hyperparameter tuning; 2) insufficient model evaluation on the real challenging heterophilic datasets; 3) missing quantitative evaluation benchmark for homophily metrics on synthetic graphs. To overcome these challenges, we first train and fine-tune baseline models on $27$ most widely used benchmark datasets, categorize them into three distinct groups: malignant, benign and ambiguous heterophilic datasets, and identify the real challenging subsets of tasks. To our best knowledge, we are the first to propose such taxonomy. Then, we re-evaluate $10$ heterophily-specific state-of-the-arts (SOTA) GNNs with fine-tuned hyperparameters on different groups of heterophilic datasets. Based on the model performance, we reassess their effectiveness on addressing heterophily challenge. At last, we evaluate $11$ popular homophily metrics on synthetic graphs with three different generation approaches. To compare the metrics strictly, we propose the first quantitative evaluation method based on Fréchet distance.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در طول یک دهه گذشته ، شبکه های عصبی نمودار (GNN) با داده های رابطه ای موفقیت بزرگی در کارهای یادگیری ماشین کسب کرده اند.با این حال ، مطالعات اخیر نشان داده اند که هتروفیل می تواند باعث تخریب عملکرد قابل توجهی از GNN ها ، به ویژه در کارهای سطح گره شود.تعداد زیادی مجموعه داده معیار هتروفیلیک برای تأیید اثربخشی GNN های هتروفیل خاص و معیارهای مختلف هموفیلی برای کمک به افراد در تشخیص این مجموعه داده های بدخیم طراحی شده است.با این وجود ، هنوز هم چندین مشکل وجود دارد که به شدت مانع ارزیابی مناسب مدل ها و معیارهای جدید می شود.در این مقاله ، ما به سه مشکل جدی اشاره می کنیم: 1) عدم تنظیم بیش از حد پارارامتر.2) ارزیابی مدل کافی در مجموعه داده های هتروفیلیک به چالش کشیده واقعی.3) معیار ارزیابی کمی برای معیارهای هموفیلی در نمودارهای مصنوعی وجود ندارد.برای غلبه بر این چالش ها ، ما ابتدا مدلهای پایه و مرتب سازی دقیق را با 27 دلار بیشتر از مجموعه داده های معیار استفاده می کنیم ، آنها را به سه گروه مجزا طبقه بندی می کنیم: مجموعه داده های هتروفیل بدخیم ، خوش خیم و مبهم و شناسایی زیر مجموعه های چالش برانگیز وظایف.به بهترین دانش ما ، ما اولین کسی هستیم که چنین طبقه بندی را پیشنهاد می کنیم.سپس ، ما GNN ها را با استفاده از هایپرپارامترهای خوب تنظیم شده در گروه های مختلف مجموعه داده های هتروفیل ، 10 دلار هتروفیل خاص (SOTA) ارزیابی می کنیم.بر اساس عملکرد مدل ، ما اثربخشی آنها را در پرداختن به چالش هتروفیلی ارزیابی می کنیم.سرانجام ، ما معیارهای هموفیلی محبوب 11 دلاری را در نمودارهای مصنوعی با سه رویکرد نسل مختلف ارزیابی می کنیم.برای مقایسه معیارها ، ما اولین روش ارزیابی کمی را بر اساس فاصله Fréchet پیشنهاد می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
