ویدیوی وبینار پیرامون شبکه های عصبی گرافی در دانشگاه شریف

عنوان:

Graph Convolutional Networks: Unleashing the Power of Deep Learning for Graph Data

داده‌های ساخت‌یافته به شکل گراف، که در شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های بیولوژیکی و گراف‌های دانش رایج هستند، چالش‌های منحصربه‌فردی را برای تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین ایجاد می‌کنند. شبکه‌های کانولوشنالی گراف (GCN) به‌عنوان راه‌حلی قدرتمند ظهور می‌کنند، از چارچوب یادگیری عمیق برای پیمایش روابط پیچیده درون گراف‌ها استفاده می‌کنند.

ابتدا شبکه‌های پیچشی گراف (GCN) را به عنوان کلاسی از شبکه‌های عصبی تعریف می‌کنیم که از ارسال پیام برای انتشار اطلاعات در سراسر گراف استفاده می‌کنند و روابط پیچیده همسایگی بین گره‌ها را ثبت می‌کنند. سپس، اجزای معماری GCNها را بررسی می‌کنیم، از جمله سازوکارهای تجمیع برای ترکیب ویژگی‌های گره، توابع فعال‌سازی برای معرفی غیرخطی بودن و ماتریس‌های وزنی که جریان اطلاعات را کنترل می‌کنند. همچنین انواع GCNها را متمایز می‌کنیم و بر اهمیت تکنیک‌های استانداردسازی گراف تأکید می‌کنیم.

با فراتر رفتن از مفاهیم نظری، ما انعطاف‌پذیری قابل توجه GCNها را در حوزه‌های مختلف به نمایش می‌گذاریم. از پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی تا رمزگشایی ساختار پروتئین در زیست‌شناسی اطلاعات، GCNها توانایی ما را برای تجزیه و تحلیل داده‌های ساخت‌یافته گراف بازطراحی کرده‌اند.

در نتیجه، بر پتانسیل تحول‌آفرین GCNها به‌عنوان ابزاری تغییر دهنده‌ی پارادایم برای کاوش و درک داده‌های گراف پیچیده تأکید می‌کنیم. توانایی آنها در درک روابط پیچیده و استخراج دانش از حجم عظیمی از اطلاعات ساخت‌یافته به شکل گراف، نویدبخش برای زمینه‌های مختلف است و راه را برای کشفیات و نوآوری‌های پیشگامانه هموار می‌کند.

ویدیو

دوره مرتبط از همین مدرس:

دوره‌ی آموزشی ویدیویی Graph Neural Network