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
Graph Neural Networks (GNNs) excel in handling graph-structured data but often underperform in link prediction tasks compared to classical methods, mainly due to the limitations of the commonly used Message Passing GNNs (MPNNs). Notably, their ability to distinguish non-isomorphic graphs is limited by the 1-dimensional Weisfeiler-Lehman test. Our study presents a novel method to enhance the expressivity of GNNs by embedding induced subgraphs into the graph Laplacian matrix's eigenbasis. We introduce a Learnable Lanczos algorithm with Linear Constraints (LLwLC), proposing two novel subgraph extraction strategies: encoding vertex-deleted subgraphs and applying Neumann eigenvalue constraints. For the former, we conjecture that LLwLC establishes a universal approximator, offering efficient time complexity. The latter focuses on link representations enabling differentiation between $k$-regular graphs and node automorphism, a vital aspect for link prediction tasks. Our approach results in an extremely lightweight architecture, reducing the need for extensive training datasets. Empirically, our method improves performance in challenging link prediction tasks across benchmark datasets, establishing its practical utility and supporting our theoretical findings. Notably, LLwLC achieves 20x and 10x speedup by only requiring 5% and 10% data from the PubMed and OGBL-Vessel datasets while comparing to the state-of-the-art.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی نمودار (GNN) در دست زدن به داده های ساختار یافته نمودار ، اما اغلب در کارهای پیش بینی پیوند در مقایسه با روش های کلاسیک ، عمدتاً به دلیل محدودیت پیام متداول عبور GNN (MPNN) ، تحت تأثیر قرار می گیرند.نکته قابل توجه ، توانایی آنها در تمایز نمودارهای غیر ایزومورفیک با آزمایش 1 بعدی Weisfeiler-Lehman محدود است.مطالعه ما یک روش جدید برای تقویت بیان GNN ها با تعبیه زیرگرافهای ناشی از گرافیک در قسمت ویژه ماتریس لاپلاسی ارائه می دهد.ما یک الگوریتم Lanczos را با محدودیت های خطی (LLWLC) معرفی می کنیم ، دو استراتژی استخراج زیرگراف جدید را پیشنهاد می کنیم: رمزگذاری زیرگرافهای حذف شده با راس و استفاده از محدودیت های مقادیر ویژه Neumann.برای سابق ، ما حدس می زنیم که LLWLC یک تقریب جهانی را ایجاد می کند و پیچیدگی زمان کارآمد را ارائه می دهد.مورد دوم بر بازنمایی های پیوند تمرکز دارد که باعث تمایز بین نمودارهای $ $ $ و Automorphism گره می شود ، یک جنبه حیاتی برای کارهای پیش بینی پیوند.رویکرد ما منجر به یک معماری بسیار سبک وزن می شود و نیاز به مجموعه داده های آموزش گسترده را کاهش می دهد.از نظر تجربی ، روش ما عملکرد را در کارهای پیش بینی پیوند چالش برانگیز در مجموعه داده های معیار بهبود می بخشد ، ابزار عملی آن را ایجاد می کند و از یافته های نظری ما پشتیبانی می کند.نکته قابل توجه ، LLWLC تنها با نیاز به 5 ٪ و 10 ٪ داده ها از مجموعه داده های PubMed و OGBL-Vessel در حالی که با پیشرفته ترین ها استفاده می کند ، به سرعت 20x و 10x دست می یابد.
📚 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
