Guruh talabasi Imomaliyer Mirjalol savollari

Grafik Neyron Tarmoq Turlari

Ko'p sonli neyron tarmoqlari mavjud va ularning aksariyatida konvolyutsion neyron tarmoqlar mavjud. Biz ushbu qismda eng mashhur GNNlar haqida bilib olamiz.

Grafik Konvolyutsion Tarmoqlar (GCNs)

Ularni klassik CNN bilan solishtirish mumkin. U yaqin atrofdagi tugunlarga qarab xususiyatlarni oladi. Faollashtirish funksiyasi GNNlar tomonidan tugun vektorlarini yig'ish va chiqishni zich qatlamga jo'natishdan keyin chiziqli bo'lmaganlikni qo'shish uchun ishlatiladi.
U mohiyatan Grafik konvolyutsiyasi, chiziqli qatlam va o'rganmaydigan faollashtirish funksiyasidan iborat. GCNlar ikkita asosiy turga ega: Spektral konvolyutsion tarmoqlar va fazoviy konvolyutsion tarmoqlar.

Grafik Avtomatik Kodlovchi Tarmoqlari

U grafiklarni qanday ko'rsatishni o'rganish uchun kodlovchidan va kirish grafiklarini qayta tiklashga urinish uchun dekoderdan foydalanadi. Kodlovchi va dekoderni bog'laydigan darboğaz qatlami mavjud.
Avtomatik kodlovchilar sinf balansini boshqarishda juda yaxshi ish qilganligi sababli, ular havolalarni bashorat qilishda tez-tez ishlatiladi.

Takroriy Grafik Neyron Tarmoqlari (RGNN)

Bitta tugun ko'p sonli aloqalarga ega bo'lgan ko'p aloqali tarmoqlarda u optimal diffuziya naqshini o'rganadi va grafiklarni boshqara oladi. Yumshoqlikni oshirish va ortiqcha parametrlashtirishni kamaytirish uchun ushbu grafik neyron tarmog'ida muntazamlashtiruvchilar qo'llaniladi.
Yaxshiroq natijalarga erishish uchun RGNNlar kamroq ishlov berish quvvatini talab qiladi. Ular matn yaratish, nutqni aniqlash, mashina tarjimasi, rasm tavsifi, videoni belgilash va matnni umumlashtirish uchun ishlatiladi.

Gated Neyron Grafik Tarmoqlari (GGNNs)

Uzoq muddatli bog'liq vazifalar haqida gap ketganda, ular RGNN dan ustundir. Uzoq muddatli bog'liqliklarga tugun, chekka va vaqtinchalik shlyuzlarni qo'shish orqali darvozali grafik neyron tarmoqlari takroriy grafik neyron tarmoqlarini yaxshilaydi.
Darvozalar Gated Recurrent Units (GRU) kabi ishlaydi, chunki ular turli bosqichlarda ma'lumotlarni eslab qolish va unutish uchun ishlatiladi.