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 classification is a challenging problem owing to the difficulty in quantifying the similarity between graphs or representing graphs as vectors, though there have been a few methods using graph kernels or graph neural networks (GNNs). Graph kernels often suffer from computational costs and manual feature engineering, while GNNs commonly utilize global pooling operations, risking the loss of structural or semantic information. This work introduces Graph Reference Distribution Learning (GRDL), an efficient and accurate graph classification method. GRDL treats each graph's latent node embeddings given by GNN layers as a discrete distribution, enabling direct classification without global pooling, based on maximum mean discrepancy to adaptively learned reference distributions. To fully understand this new model (the existing theories do not apply) and guide its configuration (e.g., network architecture, references' sizes, number, and regularization) for practical use, we derive generalization error bounds for GRDL and verify them numerically. More importantly, our theoretical and numerical results both show that GRDL has a stronger generalization ability than GNNs with global pooling operations. Experiments on moderate-scale and large-scale graph datasets show the superiority of GRDL over the state-of-the-art, emphasizing its remarkable efficiency, being at least 10 times faster than leading competitors in both training and inference stages.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
طبقه بندی نمودار به دلیل دشواری در کمیت شباهت بین نمودارها یا نمودارها به عنوان بردارها ، یک مشکل چالش برانگیز است ، اگرچه چند روش با استفاده از هسته های نمودار یا شبکه های عصبی نمودار (GNN) وجود دارد.هسته های نمودار غالباً از هزینه های محاسباتی و مهندسی ویژگی های دستی رنج می برند ، در حالی که GNN ها معمولاً از عملیات جمع آوری جهانی استفاده می کنند و باعث از بین رفتن اطلاعات ساختاری یا معنایی می شوند.این کار یادگیری توزیع مرجع نمودار (GRDL) ، یک روش طبقه بندی نمودار کارآمد و دقیق را معرفی می کند.GRDL تعبیه گره نهفته هر نمودار را که توسط لایه های GNN به عنوان یک توزیع گسسته ارائه شده است ، انجام می دهد و طبقه بندی مستقیم را بدون جمع آوری جهانی امکان پذیر می کند ، بر اساس حداکثر اختلاف میانگین در توزیع مرجع آموخته شده.برای درک کامل این مدل جدید (تئوری های موجود اعمال نمی شود) و پیکربندی آن (به عنوان مثال ، معماری شبکه ، اندازه منابع ، شماره و منظم سازی) را برای استفاده عملی راهنمایی می کنیم ، ما مرزهای خطای عمومی سازی را برای GRDL استخراج می کنیم و آنها را به صورت عددی تأیید می کنیم.مهمتر از همه ، نتایج نظری و عددی ما هر دو نشان می دهد که GRDL توانایی تعمیم قوی تری نسبت به GNN ها با عملیات جمع آوری جهانی دارد.آزمایشات در مورد مجموعه داده های نمودار در مقیاس متوسط و در مقیاس بزرگ ، برتری GRDL را نسبت به پیشرفته نشان می دهد ، و بر کارآیی قابل توجه آن تأکید می کند ، حداقل 10 برابر سریعتر از رقیب پیشرو در هر دو مرحله آموزش و استنباط است.
📚 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
