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 representation learning (GRL) models have succeeded in many scenarios. Real-world graphs have imbalanced distribution, such as node labels and degrees, which leaves a critical challenge to GRL. Imbalanced inputs can lead to imbalanced outputs. However, most existing works ignore it and assume that the distribution of input graphs is balanced, which cannot align with real situations, resulting in worse model performance on tail data. The domination of head data makes tail data underrepresented when training graph neural networks (GNNs). Thus, we propose Graffin, a pluggable tail data augmentation module, to address the above issues. Inspired by recurrent neural networks (RNNs), Graffin flows head features into tail data through graph serialization techniques to alleviate the imbalance of tail representation. The local and global structures are fused to form the node representation under the combined effect of neighborhood and sequence information, which enriches the semantics of tail data. We validate the performance of Graffin on four real-world datasets in node classification tasks. Results show that Graffin can improve the adaptation to tail data without significantly degrading the overall model performance.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های یادگیری نمودار (GRL) در بسیاری از سناریوها موفق شده اند.نمودارهای دنیای واقعی دارای توزیع نامتوازن هستند ، مانند برچسب های گره و درجه ، که یک چالش مهم برای GRL باقی می گذارد.ورودی های نامتعادل می توانند به خروجی های نامتعادل منجر شوند.با این حال ، بیشتر آثار موجود آن را نادیده می گیرند و فرض می کنند که توزیع نمودارهای ورودی متعادل است ، که نمی توانند با موقعیت های واقعی هماهنگ شوند و در نتیجه عملکرد مدل بدتر بر روی داده های دم ایجاد شود.تسلط بر داده های سر باعث می شود که داده های دم هنگام آموزش شبکه های عصبی نمودار (GNN) کمتری نشان دهند.بنابراین ، ما گرافین ، یک ماژول تقویت داده دم قابل پلاگین را پیشنهاد می کنیم تا به موضوعات فوق بپردازیم.با الهام از شبکه های عصبی مکرر (RNN) ، گرافین از طریق تکنیک های سریال سازی نمودار به داده های دم می رسد تا عدم تعادل بازنمایی دم را کاهش دهد.ساختارهای محلی و جهانی برای شکل دادن به بازنمایی گره تحت تأثیر ترکیبی از اطلاعات محله و توالی ، که این امر معناشناسی داده های دم را غنی می کند ، ذوب می شوند.ما عملکرد گرافین را در چهار مجموعه داده در دنیای واقعی در کارهای طبقه بندی گره تأیید می کنیم.نتایج نشان می دهد که گرافین می تواند سازگاری را با داده های دم بهبود بخشد بدون اینکه عملکرد کلی مدل را به طور قابل توجهی تخریب 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
