اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله شبکه خوشه‌بندی گراف مقابله‌ای خودنظارتی از طریق ادغام اطلاعات ساختاری

ترجمه فارسی مقاله شبکه خوشه‌بندی گراف مقابله‌ای خودنظارتی از طریق ادغام اطلاعات ساختاری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Self-Supervised Contrastive Graph Clustering Network via Structural Information Fusion
عنوان مقاله به فارسی شبکه خوشه‌بندی گراف مقابله‌ای خودنظارتی از طریق ادغام اطلاعات ساختاری
نویسندگان Xiaoyang Ji, Yuchen Zhou, Haofu Yang, Shiyue Xu, Jiahao Li
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Emerging Technologies,یادگیری ماشین , فن آوری های نوظهور ,
توضیحات Submitted 8 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 6 pages, 3 figures , Journal ref: 2024 27th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), Tianjin, China, 2024, pp. 254-259
توضیحات به فارسی ارسال شده در 8 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، 3 شکل ، مجله Ref: 2024 27 کنفرانس بین المللی در زمینه کار تعاونی در طراحی (CSCWD) ، Tianjin ، چین ، 2024 ، صص 254-259

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 240,000 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.

🎯 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

Graph clustering, a classical task in graph learning, involves partitioning the nodes of a graph into distinct clusters. This task has applications in various real-world scenarios, such as anomaly detection, social network analysis, and community discovery. Current graph clustering methods commonly rely on module pre-training to obtain a reliable prior distribution for the model, which is then used as the optimization objective. However, these methods often overlook deeper supervised signals, leading to sub-optimal reliability of the prior distribution. To address this issue, we propose a novel deep graph clustering method called CGCN. Our approach introduces contrastive signals and deep structural information into the pre-training process. Specifically, CGCN utilizes a contrastive learning mechanism to foster information interoperability among multiple modules and allows the model to adaptively adjust the degree of information aggregation for different order structures. Our CGCN method has been experimentally validated on multiple real-world graph datasets, showcasing its ability to boost the dependability of prior clustering distributions acquired through pre-training. As a result, we observed notable enhancements in the performance of the model.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

خوشه بندی نمودار ، یک کار کلاسیک در یادگیری گراف ، شامل تقسیم گره های یک نمودار به خوشه های مجزا است.این کار دارای برنامه هایی در سناریوهای مختلف در دنیای واقعی ، مانند تشخیص ناهنجاری ، تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی و کشف جامعه است.روشهای خوشه بندی نمودار فعلی معمولاً برای بدست آوردن توزیع قبلی قابل اعتماد برای مدل ، به پیش از ماژول متکی هستند ، که سپس به عنوان هدف بهینه سازی استفاده می شود.با این حال ، این روش ها غالباً از سیگنالهای نظارت شده عمیق تر غافل می شوند و منجر به قابلیت اطمینان زیر بهینه توزیع قبلی می شوند.برای پرداختن به این مسئله ، ما یک روش خوشه بندی نمودار عمیق به نام CGCN پیشنهاد می کنیم.رویکرد ما سیگنال های متضاد و اطلاعات ساختاری عمیق را در فرآیند قبل از آموزش معرفی می کند.به طور خاص ، CGCN از یک مکانیسم یادگیری متضاد برای تقویت قابلیت همکاری اطلاعات در بین ماژول های مختلف استفاده می کند و به مدل اجازه می دهد تا به طور تطبیقی ​​درجه جمع آوری اطلاعات را برای ساختارهای مختلف مرتبه تنظیم کند.روش CGCN ما به صورت تجربی در چندین مجموعه داده نمودار واقعی در دنیای واقعی تأیید شده است ، و توانایی آن را در تقویت قابلیت اطمینان از توزیع های خوشه بندی قبلی به دست آمده از قبل از ترحم نشان می دهد.در نتیجه ، ما پیشرفتهای قابل توجهی در عملکرد مدل مشاهده کردیم.

📚 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.

🎯 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.