Memperkenalkan algoritma biasa dan popularitinya dalam pembelajaran mesin graf (GML)

Graph Machine Learning (GML) ialah bidang yang berkembang pesat yang menggabungkan pembelajaran mesin dan perwakilan data grafik. Perwakilan data grafik menjadikan graf sebagai alat yang berkuasa untuk memodelkan sistem yang kompleks. Melalui graf, kami dapat menangkap perhubungan dan interaksi antara entiti yang berbeza.

Artikel ini akan mempelajari tentang kelebihan pembelajaran mesin graf berbanding kaedah tradisional, serta beberapa algoritma pembelajaran mesin graf yang popular.

Kelebihan pembelajaran mesin graf berbanding kaedah tradisional

Pembelajaran mesin graf (GML) sering dianggap lebih baik daripada pembelajaran mesin klasik kerana beberapa sebab:

Algoritma GML direka untuk mengeksploitasi graf cara semula jadi untuk mengendalikan kompleks perhubungan yang mungkin sukar atau mustahil untuk diwakili menggunakan kaedah tradisional.

Algoritma GML menunjukkan keteguhan apabila menangani data yang hilang dan mampu mengeluarkan cerapan yang bermakna.

3 Memproses data berskala besar: Graf boleh menjadi sangat besar, dan algoritma pembelajaran mesin tradisional mungkin mengalami kesukaran memproses set data yang begitu besar. Sebaliknya, algoritma GML direka untuk memproses data graf berskala besar dan boleh menskalakan kepada berjuta-juta nod dan tepi.

4 Mengendalikan data bukan Euclidean: Graf ialah data bukan Euclidean, yang bermaksud bahawa jarak antara dua nod tidak selalu sama. Algoritma GML boleh mengendalikan jenis data ini.

5. Memproses data dinamik: Algoritma GML boleh mengendalikan perubahan dinamik ini dan boleh menyesuaikan diri dengan data baharu serta memberikan cerapan yang dikemas kini.

6. Memproses data tidak berstruktur: Graf boleh digunakan untuk mewakili data tidak berstruktur seperti teks, imej dan audio. Algoritma GML boleh mengekstrak maklumat daripada data tersebut dan boleh digunakan dalam aplikasi seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej dan pengecaman pertuturan.

SEVERAL ALGORITHM GML POPULAR

1. ciri tempatan daripada graf, dan kemudian gunakan lapisan yang disambungkan sepenuhnya untuk mengelaskan atau meramalkan atribut graf.

2. Graph Attention Network (GAT)

GAT adalah serupa dengan GCN, tetapi mereka menggunakan mekanisme perhatian untuk menimbang kepentingan nod yang berbeza dalam graf. Ini membolehkan model memfokus pada bahagian graf yang paling berkaitan, yang boleh meningkatkan prestasinya.

3. Autoencoder Graf (GAE)

GAE ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pembelajaran data graf tanpa pengawasan. Ia menggunakan rangkaian pengekod dan penyahkod untuk mempelajari perwakilan graf berdimensi rendah, yang boleh digunakan untuk tugas seperti pengelompokan atau visualisasi.

4. Kaedah berdasarkan jalan rawak

Kaedah berdasarkan jalan rawak juga merupakan jenis algoritma GML yang penting. Kaedah-kaedah ini adalah berdasarkan idea untuk mensimulasikan jalan rawak pada graf dan menggunakan urutan nod yang dijana untuk mempelajari struktur atau sifat graf. Kaedah sedemikian termasuk PageRank, Personalized PageRank, DeepWalk, Node2Vec, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan algoritma biasa dan popularitinya dalam pembelajaran mesin graf (GML). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!