Machine Learning,Artificial Intelligence,Databases,Social and Information Networks,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , بانکهای اطلاعاتی , شبکه های اجتماعی و اطلاعاتی ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Under Review
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: تحت بررسی
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
Federated graph learning (FGL) has emerged as a promising distributed training paradigm for graph neural networks across multiple local systems without direct data sharing. This approach is particularly beneficial in privacy-sensitive scenarios and offers a new perspective on addressing scalability challenges in large-scale graph learning. Despite the proliferation of FGL, the diverse motivations from practical applications, spanning various research backgrounds and experimental settings, pose a significant challenge to fair evaluation. To fill this gap, we propose OpenFGL, a unified benchmark designed for the primary FGL scenarios: Graph-FL and Subgraph-FL. Specifically, OpenFGL includes 38 graph datasets from 16 application domains, 8 federated data simulation strategies that emphasize graph properties, and 5 graph-based downstream tasks. Additionally, it offers 18 recently proposed SOTA FGL algorithms through a user-friendly API, enabling a thorough comparison and comprehensive evaluation of their effectiveness, robustness, and efficiency. Empirical results demonstrate the ability of FGL while also revealing its potential limitations, offering valuable insights for future exploration in this thriving field.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری نمودار فدرال (FGL) به عنوان یک الگوی آموزش توزیع شده امیدوار کننده برای شبکه های عصبی نمودار در چندین سیستم محلی بدون اشتراک مستقیم داده ها ظاهر شده است.این رویکرد به ویژه در سناریوهای حساس به حریم خصوصی مفید است و چشم انداز جدیدی در مورد پرداختن به چالش های مقیاس پذیری در یادگیری گراف در مقیاس بزرگ ارائه می دهد.با وجود گسترش FGL ، انگیزه های متنوع از کاربردهای عملی ، شامل پیشینه های مختلف تحقیق و تنظیمات تجربی ، یک چالش مهم برای ارزیابی منصفانه است.برای پر کردن این شکاف ، ما OpenFGL را پیشنهاد می کنیم ، یک معیار یکپارچه که برای سناریوهای اولیه FGL طراحی شده است: Graph-FL و Subgraph-FL.به طور خاص ، OpenFGL شامل 38 مجموعه داده نمودار از 16 حوزه برنامه ، 8 استراتژی شبیه سازی داده های فدرال است که بر خصوصیات نمودار تأکید می کنند و 5 کار پایین دست مبتنی بر نمودار.علاوه بر این ، 18 الگوریتم SOTA FGL که اخیراً پیشنهادی را از طریق یک API کاربر پسند ارائه می دهد ، ارائه می دهد و امکان مقایسه کامل و ارزیابی جامع از اثربخشی ، استحکام و کارآیی آنها را فراهم می کند.نتایج تجربی توانایی FGL را نشان می دهد و در عین حال محدودیت های احتمالی آن را نیز آشکار می کند و بینش ارزشمندی را برای اکتشافات آینده در این زمینه پر رونق ارائه می 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
