Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Zihan Tan, Suyuan Huang, Guan Cheng Wan, Wenke Huang, He Li, Mang Ye
Phác thảo
Bài báo này trình bày về Học Đồ thị Liên kết (FGL), kết hợp khả năng bảo vệ quyền riêng tư của Học Đồ thị Liên kết (FL) với khả năng mô hình hóa đồ thị mạnh mẽ của Mạng Nơ-ron Đồ thị (GNN). Các nghiên cứu hiện có tập trung vào FL đồ thị con từ góc độ cấu trúc, nhưng lại bỏ qua sự lan truyền tín hiệu đồ thị trong miền không gian và phổ của cấu trúc. Từ góc độ không gian, FL đồ thị con gây ra sự ngắt kết nối cạnh giữa các máy khách, dẫn đến gián đoạn tín hiệu nhãn và làm suy giảm kiến thức ngữ nghĩa của GNN toàn cục. Từ góc độ phổ, tính không đồng nhất phổ gây ra sự không khớp tần số tín hiệu giữa các đồ thị con, khiến GNN cục bộ quá khớp với các phương pháp lan truyền tín hiệu cục bộ. Điều này dẫn đến sự trôi dạt của máy khách phổ, làm giảm hiệu suất khái quát hóa toàn cục. Để giải quyết những vấn đề này, bài báo này đề xuất một kho lưu trữ kiến thức toàn cầu để giảm thiểu tình trạng thiếu kiến thức ngữ nghĩa do gián đoạn tín hiệu nhãn. Hơn nữa, chúng tôi thiết kế một phương pháp căn chỉnh tần số để giải quyết sự trôi dạt của máy khách phổ. Chúng tôi xây dựng khuôn khổ S2FGL bằng cách kết hợp các chiến lược không gian và phổ. Các thử nghiệm mở rộng trên nhiều tập dữ liệu chứng minh tính ưu việt của S2FGL. Mã có sẵn tại https://github.com/Wonder7racer/S2FGL.git .
Chúng tôi trình bày rõ ràng các vấn đề về không gian và quang phổ phát sinh trong đồ thị con FL và đề xuất S2FGL, một khuôn khổ hiệu quả để giải quyết chúng.
◦
Chúng tôi chứng minh bằng thực nghiệm rằng hiệu suất của việc học đồ thị liên kết có thể được cải thiện bằng cách sử dụng kho lưu trữ kiến thức toàn cầu và các kỹ thuật sắp xếp tần suất.
◦
Chúng tôi cải thiện khả năng tái tạo thông qua mã mở và hỗ trợ các nghiên cứu sâu hơn của các nhà nghiên cứu khác.
•
Limitations:
◦
Hiệu quả của phương pháp đề xuất có thể khác nhau tùy thuộc vào tập dữ liệu và mô hình được sử dụng. Cần đánh giá hiệu suất thêm trong các môi trường khác nhau.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về quy mô và cách quản lý các kho lưu trữ tri thức toàn cầu. Khi quy mô kho lưu trữ tăng lên, hiệu suất có thể bị suy giảm.
◦
Cần nghiên cứu thêm để áp dụng phương pháp này vào các ứng dụng thực tế. Ví dụ, có thể cần phân tích sâu hơn về chi phí truyền thông và đảm bảo quyền riêng tư.
