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
Signed graphs are equipped with both positive and negative edge weights, encoding pairwise correlations as well as anti-correlations in data. A balanced signed graph has no cycles of odd number of negative edges. Laplacian of a balanced signed graph has eigenvectors that map simply to ones in a similarity-transformed positive graph Laplacian, thus enabling reuse of well-studied spectral filters designed for positive graphs. We propose a fast method to learn a balanced signed graph Laplacian directly from data. Specifically, for each node $i$, to determine its polarity $β_i \in \{-1,1\}$ and edge weights $\{w_{i,j}\}_{j=1}^N$, we extend a sparse inverse covariance formulation based on linear programming (LP) called CLIME, by adding linear constraints to enforce ``consistent" signs of edge weights $\{w_{i,j}\}_{j=1}^N$ with the polarities of connected nodes -- i.e., positive/negative edges connect nodes of same/opposing polarities. For each LP, we adapt projections on convex set (POCS) to determine a suitable CLIME parameter $ρ> 0$ that guarantees LP feasibility. We solve the resulting LP via an off-the-shelf LP solver in $\mathcal{O}(N^{2.055})$. Experiments on synthetic and real-world datasets show that our balanced graph learning method outperforms competing methods and enables the use of spectral filters and graph convolutional networks (GCNs) designed for positive graphs on signed graphs.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نمودارهای امضا شده به هر دو وزن لبه مثبت و منفی مجهز هستند ، که همبستگی های زوجی و همچنین همبستگی در داده ها را رمزگذاری می کنند.یک نمودار امضا شده متعادل هیچ چرخه ای از تعداد عجیب و غریب از لبه های منفی ندارد.Laplacian از یک نمودار امضا شده متعادل دارای مجوزهای ویژه ای است که به سادگی به آنهایی که در یک نمودار مثبت و سازگار با شباهت ساخته شده اند ، نقشه برداری می کنند ، بنابراین امکان استفاده مجدد از فیلترهای طیفی به خوبی مورد مطالعه را برای نمودارهای مثبت فراهم می کند.ما یک روش سریع برای یادگیری یک نمودار امضا شده متعادل لاپلاسی به طور مستقیم از داده ها پیشنهاد می کنیم.به طور خاص ، برای هر گره $ i $ ، برای تعیین قطبیت آن $ β_i \ in \ {-1،1 \} $ و لبه $ \ {w_ {i ، j} \} _ {j = 1}^n $ ،ما یک فرمول کواریانس معکوس پراکنده را بر اساس برنامه نویسی خطی (LP) به نام CLIME گسترش می دهیم ، با اضافه کردن محدودیت های خطی برای اجرای علائم `` سازگار "از وزنهای لبه $ \ {w_ {i ، j} \} _ {j = 1}^n}^n$ با قطب های گره های متصل - به عنوان مثال ، لبه های مثبت/منفی گره های قطب های مشابه/مخالف را برای هر LP متصل می کنیم ، ما پیش بینی ها را در مجموعه محدب (POC) سازگار می کنیم تا یک پارامتر مناسب Clime $ ρ> 0 $ را تضمین کنیم که LP را تضمین می کند.امکان سنجی LP حاصل از طریق یک حل کننده LP خارج از قفسه در $ \ Mathcal {O} (n^{2.055}).و استفاده از فیلترهای طیفی و شبکه های حلقوی نمودار (GCN) را که برای نمودارهای مثبت در نمودارهای امضا شده طراحی شده اند ، امکان پذیر می کند.
📚 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
