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
Heterophilic Graph Neural Networks (HGNNs) have shown promising results for semi-supervised learning tasks on graphs. Notably, most real-world heterophilic graphs are composed of a mixture of nodes with different neighbor patterns, exhibiting local node-level homophilic and heterophilic structures. However, existing works are only devoted to designing better HGNN backbones or architectures for node classification tasks on heterophilic and homophilic graph benchmarks simultaneously, and their analyses of HGNN performance with respect to nodes are only based on the determined data distribution without exploring the effect caused by this structural difference between training and testing nodes. How to learn invariant node representations on heterophilic graphs to handle this structure difference or distribution shifts remains unexplored. In this paper, we first discuss the limitations of previous graph-based invariant learning methods from the perspective of data augmentation. Then, we propose \textbf{HEI}, a framework capable of generating invariant node representations through incorporating heterophily information to infer latent environments without augmentation, which are then used for invariant prediction, under heterophilic graph structure distribution shifts. We theoretically show that our proposed method can achieve guaranteed performance under heterophilic graph structure distribution shifts. Extensive experiments on various benchmarks and backbones can also demonstrate the effectiveness of our method compared with existing state-of-the-art baselines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی نمودار هتروفیلیک (HGNN) نتایج امیدوار کننده ای را برای کارهای یادگیری نیمه نظارت بر روی نمودارها نشان داده اند.نکته قابل توجه ، بیشتر نمودارهای هتروفیلیک در دنیای واقعی از ترکیبی از گره ها با الگوهای مختلف همسایه تشکیل شده اند که ساختارهای هموفیلی و هتروفیل در سطح گره محلی را نشان می دهند.با این حال ، آثار موجود فقط به طراحی ستون فقرات HGNN بهتر یا معماری برای وظایف طبقه بندی گره بر روی معیارهای نمودار هتروفیلیک و هموفیلی به طور همزمان اختصاص داده شده است ، و تجزیه و تحلیل آنها از عملکرد HGNN با توجه به گره ها فقط بر اساس توزیع داده های تعیین شده بدون کاوش در اثر ناشی از اثر ناشی از آن است.این تفاوت ساختاری بین گره های آموزش و آزمایش.نحوه یادگیری بازنمایی گره های ثابت در نمودارهای هتروفیل برای رسیدگی به این تفاوت ساختار یا تغییرات توزیع ناشناخته است.در این مقاله ، ما ابتدا در مورد محدودیت های روشهای یادگیری متغیر مبتنی بر نمودار قبلی از منظر تقویت داده ها بحث می کنیم.سپس ، ما \ textbf {hei} را پیشنهاد می کنیم ، چارچوبی که قادر به تولید بازنمایی گره های ثابت از طریق ترکیب اطلاعات ناهمگن برای استنباط محیط های نهفته بدون تقویت است ، که سپس برای پیش بینی ثابت استفاده می شود ، تحت تغییر ساختار نمودار هتروفیلیک.ما از لحاظ تئوریکی نشان می دهیم که روش پیشنهادی ما می تواند در تغییرات توزیع ساختار نمودار هتروفیلیک به عملکرد تضمین شده دست یابد.آزمایش های گسترده در معیارهای مختلف و ستون فقرات همچنین می تواند اثربخشی روش ما را در مقایسه با خط مقدماتی پیشرفته موجود نشان دهد.
📚 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
