[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
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सटीक ग्राफ़ प्रतिनिधित्व के लिए मल्टी-व्यू नोड प्रूनिंग

Created by
  • Haebom

लेखक

जिसियोंग पार्क, हानजिन किम, सेओजिन किम, जुयुन चोई, दोहेओन ली, सुंग जू ह्वांग

रूपरेखा

इस पत्र में, हम ग्राफ़ पूलिंग की दक्षता में सुधार के लिए एक नवीन विधि, मल्टी-व्यू प्रूनिंग (MVP) प्रस्तावित करते हैं। जहाँ मौजूदा ग्राफ़ पूलिंग विधियाँ मुख्यतः नोड की डिग्री के आधार पर नोड्स को हटाती हैं, वहीं MVP कई दृष्टिकोणों से नोड के महत्व पर विचार करके इस समस्या का समाधान करता है। विशेष रूप से, MVP इनपुट ग्राफ़ को कई दृश्यों वाले ग्राफ़ में विभाजित करता है और पुनर्निर्माण हानि और कार्य हानि दोनों को ध्यान में रखते हुए प्रत्येक नोड का स्कोर सीखता है। हम विभिन्न बेंचमार्क डेटासेट पर मौजूदा ग्राफ़ पूलिंग विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, और विश्लेषण के माध्यम से पुष्टि करते हैं कि मल्टी-व्यू एन्कोडिंग और पुनर्निर्माण हानि पर विचार प्रदर्शन सुधार के प्रमुख कारक हैं।

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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हम पारंपरिक ग्राफ पूलिंग में कई दृष्टिकोणों और पुनर्निर्माण हानि पर विचार करके __T15204_____ की सरल नोड हटाने की समस्या को प्रभावी ढंग से हल करते हैं।
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यह अत्यधिक बहुमुखी है क्योंकि यह विभिन्न ग्राफ पूलिंग विधियों के साथ संगत है।
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प्रयोगात्मक परिणाम प्रस्तावित विधि की श्रेष्ठता और इसके प्रमुख तत्वों के महत्व को सत्यापित करते हैं।
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डोमेन ज्ञान के आधार पर कम महत्व वाले नोड्स की प्रभावी रूप से पहचान करता है।
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Limitations:
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प्रस्तावित एमवीपी की प्रभावशीलता प्रयुक्त ग्राफ पूलिंग विधि और डेटासेट के आधार पर भिन्न हो सकती है।
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विभिन्न दृष्टिकोणों को कैसे उत्पन्न किया जाए (उदाहरण के लिए, दृष्टिकोणों की इष्टतम संख्या, दृष्टिकोण निर्माण की रणनीतियां, आदि) इस पर अतिरिक्त शोध की आवश्यकता हो सकती है।
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पुनर्निर्माण हानि और कार्य हानि के भार को समायोजित करने पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता हो सकती है।
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बड़े पैमाने के ग्राफ के लिए इसकी प्रयोज्यता और दक्षता के आगे सत्यापन की आवश्यकता है।
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