ترجمه فارسی مقاله بهتر است منتشر نشود: درک عدم قطعیت لبه و هموارسازی بیش از حد در شبکههای عصبی گراف علامتدار
| عنوان مقاله به انگلیسی | Better Not to Propagate: Understanding Edge Uncertainty and Over-smoothing in Signed Graph Neural Networks |
| عنوان مقاله به فارسی | بهتر است منتشر نشود: درک عدم قطعیت لبه و هموارسازی بیش از حد در شبکههای عصبی گراف علامتدار |
| نویسندگان | Yoonhyuk Choi, Jiho Choi, Taewook Ko, Chong-Kwon Kim |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 14 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , |
| توضیحات | Submitted 25 August, 2024; v1 submitted 9 August, 2024; originally announced August 2024. |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 25 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 9 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. |
قیمت: 19,000 تومان
سفارش
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش میدهید.
قیمت: 560,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
Traditional Graph Neural Networks (GNNs) rely on network homophily, which can lead to performance degradation due to over-smoothing in many real-world heterophily scenarios. Recent studies analyze the smoothing effect (separability) after message-passing (MP), depending on the expectation of node features. Regarding separability gain, they provided theoretical backgrounds on over-smoothing caused by various propagation schemes, including positive, signed, and blocked MPs. More recently, by extending these theorems, some works have suggested improvements in signed propagation under multiple classes. However, prior works assume that the error ratio of all propagation schemes is fixed, failing to investigate this phenomenon correctly. To solve this problem, we propose a novel method for estimating homophily and edge error ratio, integrated with dynamic selection between blocked and signed propagation during training. Our theoretical analysis, supported by extensive experiments, demonstrates that blocking MP can be more effective than signed propagation under high edge error ratios, improving the performance in both homophilic and heterophilic graphs.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی نمودار سنتی (GNN) به هموفیش شبکه متکی هستند ، که می تواند به دلیل ایجاد بیش از حد صاف در بسیاری از سناریوهای هتروفیل در دنیای واقعی منجر به تخریب عملکرد شود.مطالعات اخیر بسته به انتظار ویژگی های گره ، اثر صاف کننده (جدایی) پس از عبور پیام (MP) را تجزیه و تحلیل می کند.با توجه به افزایش جدایی ، آنها پیشینه نظری در مورد صاف کردن بیش از حد ناشی از طرح های مختلف انتشار ، از جمله نمایندگان مثبت ، امضا شده و مسدود شده ارائه دادند.اخیراً ، با گسترش این قضیه ها ، برخی از آثار پیشنهاد کرده اند که در انتشار امضا شده در کلاس های مختلف پیشرفت هایی را ارائه دهند.با این حال ، آثار قبلی فرض می کنند که نسبت خطای کلیه طرح های انتشار ثابت است و در بررسی صحیح این پدیده ناکام نیست.برای حل این مشکل ، ما یک روش جدید برای برآورد نسبت خطای هموفیلی و لبه ، با انتخاب پویا بین انتشار مسدود شده و امضا شده در طول آموزش ، یک روش جدید پیشنهاد می کنیم.تجزیه و تحلیل نظری ما ، که توسط آزمایش های گسترده پشتیبانی می شود ، نشان می دهد که مسدود کردن MP می تواند مؤثرتر از انتشار امضا شده در نسبت خطای لبه بالا باشد و عملکرد را در هر دو نمودار هموفیلی و هتروفیل بهبود می بخشد.📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.