Arxiv hàng ngày

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.

Từ Giả định Cụm đến Tích chập Đồ thị: Xem xét lại Học bán giám sát dựa trên đồ thị

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zheng Wang, Hongming Ding, Li Pan, Jianhua Li, Zhiguo Gong, Philip S. Yu

Phác thảo

Bài báo này thảo luận về mặt lý thuyết mối quan hệ giữa các phương pháp học nông dựa trên cụm thông thường và mạng nơ-ron tích chập đồ thị (GCN) mới nổi trong học bán giám sát dựa trên đồ thị (GSSL) trong một khuôn khổ tối ưu hóa thống nhất. Cụ thể, chúng tôi chứng minh rằng, không giống như các phương pháp hiện có, GCN thông thường có thể không xem xét cả cấu trúc đồ thị và thông tin nhãn ở mỗi lớp. Dựa trên điều này, chúng tôi đề xuất ba phương pháp tích chập đồ thị mới: OGC, một phương pháp học có giám sát sử dụng thông tin nhãn; GGC, một phương pháp học không giám sát bảo toàn cấu trúc đồ thị; và phiên bản đa thang đo của nó, GGCM. Chúng tôi chứng minh hiệu quả của chúng thông qua các thí nghiệm mở rộng. Mã nguồn được cung cấp công khai.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Về mặt lý thuyết, chúng tôi làm sáng tỏ Limitations của GCN hiện có và đề xuất các phương pháp mới dựa trên GCN để cải thiện nó.
◦
Chúng tôi đề xuất các phương pháp GSSL mới sử dụng hiệu quả thông tin nhãn và thông tin cấu trúc đồ thị.
◦
Chúng tôi đã kiểm chứng bằng thực nghiệm tính ưu việt của các phương pháp được đề xuất và khả năng tái tạo được tăng lên bằng cách công khai mã nguồn.
•
Limitations:
◦
Các tập dữ liệu được sử dụng để so sánh hiệu suất của các phương pháp đề xuất có thể thiếu tính đa dạng.
◦
Cần phải đánh giá hiệu suất trên dữ liệu đồ thị phức tạp và quy mô lớn hơn.
◦
Phân tích lý thuyết về các phương pháp đề xuất cần phải được tiến hành sâu hơn.
👍
Made with Slashpage