Rangkaian saraf graf untuk klasifikasi berbilang label
Rangkaian saraf graf ialah sejenis model rangkaian saraf yang direka untuk mengendalikan analisis data graf dan tugasan perlombongan data graf. Ia boleh digunakan untuk tugas pengelasan berbilang label. Dalam rangkaian saraf graf, nod dan tepi boleh diwakili sebagai vektor atau tensor, dan hubungan antara nod dan tepi dipelajari melalui proses pengiraan rangkaian saraf. Untuk meningkatkan ketepatan hasil keluaran rangkaian, algoritma perambatan belakang boleh digunakan untuk pengoptimuman.
Pengkelasan berbilang label ialah kaedah membahagikan data kepada berbilang kategori berbeza, di mana setiap titik data boleh tergolong dalam berbilang kategori. Dalam analisis data graf, klasifikasi berbilang label boleh digunakan untuk mengenal pasti label nod atau subgraf, seperti minat dan hobi pengguna dalam rangkaian sosial, sifat molekul kimia, dsb. Aplikasi rangkaian saraf graf dalam tugas klasifikasi berbilang label mempunyai prospek aplikasi yang luas.
1 Idea asas graf rangkaian neural klasifikasi pelbagai label
Idea asas graf rangkaian neural klasifikasi berbilang label adalah untuk mewakili setiap nod dan tepi dalam graf sebagai vektor atau tensor, dan mengiranya melalui model rangkaian saraf Kemudian keluarkan label setiap nod atau subgraf. Langkah utama termasuk perwakilan nod dan tepi, pengekstrakan ciri, pengiraan klasifikasi berbilang label dan ramalan label.
Pemprosesan data graf adalah untuk menukar data graf asal kepada bentuk yang sesuai untuk pemprosesan rangkaian saraf, seperti matriks bersebelahan, matriks ciri nod, dsb.
2. Pembinaan model rangkaian saraf graf: Mengikut keperluan tugas, pilih model rangkaian saraf graf yang sesuai, seperti GCN, GAT, GraphSAGE, dsb. Input model ialah ciri nod dan tepi, dan output ialah label setiap nod atau subgraf.
3 Latihan model: Model dilatih melalui algoritma perambatan belakang, fungsi kehilangan dikira pada set latihan dan parameter model dikemas kini untuk menjadikan hasil keluaran model lebih tepat.
4 Penilaian model: Gunakan set ujian untuk menilai model terlatih dan mengira berbilang penunjuk penilaian, seperti ketepatan, ingat semula, skor F1, dsb. Keputusan penilaian boleh mencerminkan prestasi dan keupayaan generalisasi model untuk penalaan dan penambahbaikan.
2. Model klasifikasi berbilang label rangkaian saraf graf yang biasa digunakan
Pada masa ini, terdapat pelbagai model rangkaian saraf graf yang boleh digunakan untuk tugas pengelasan berbilang label Berikut adalah beberapa yang biasa digunakan model:
1. Graph Convolutional Network (GCN): GCN ialah model rangkaian neural graf berdasarkan rangkaian neural convolutional, direka untuk mempelajari hubungan jiran antara nod. Ia menggunakan matriks bersebelahan dan matriks ciri nod untuk mewakili data graf, mempelajari hubungan antara nod melalui operasi lilitan berbilang lapisan, dan mengeluarkan label bagi setiap nod.
2.Graph Attention Network (GAT): GAT ialah model rangkaian saraf graf berdasarkan mekanisme perhatian, direka bentuk untuk menimbang nod dan jirannya secara berbeza. Ia menggunakan matriks bersebelahan dan matriks ciri nod untuk mewakili data graf, mempelajari hubungan antara nod melalui mekanisme perhatian berbilang kepala, dan mengeluarkan label setiap nod.
3 GraphSAGE: GraphSAGE ialah model rangkaian saraf graf berasaskan pensampelan yang mempelajari perwakilan nod dengan mensampel jiran mereka. Ia menggunakan matriks bersebelahan dan matriks ciri nod untuk mewakili data graf, mempelajari hubungan antara nod melalui pensampelan berbilang lapisan dan operasi pengagregatan, dan mengeluarkan label setiap nod.
3. Senario aplikasi klasifikasi berbilang label rangkaian saraf graf
Pengkelasan berbilang label rangkaian saraf graf boleh digunakan pada banyak medan Berikut ialah beberapa senario aplikasi biasa:
:
Dalam rangkaian sosial, setiap pengguna boleh mempunyai berbilang tag minat. Menggunakan graf rangkaian neural klasifikasi berbilang label boleh mengklasifikasikan dan mengesyorkan pengguna untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kelekatan platform sosial. Analisis molekul kimia: Dalam bidang kimia, sifat molekul kimia boleh diwakili oleh pelbagai label. Molekul kimia boleh dikelaskan dan diramalkan menggunakan graf rangkaian neural klasifikasi pelbagai label untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan penemuan ubat dan reka bentuk bahan. Analisis imej: Dalam bidang penglihatan komputer, objek dalam imej boleh mempunyai berbilang label. Imej boleh dikelaskan dan dikenali menggunakan graf rangkaian neural klasifikasi pelbagai label untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengambilan imej dan carian imej. 4 Cabaran dan hala tuju pembangunan masa hadapan graf rangkaian saraf klasifikasi berbilang label Walaupun graf klasifikasi berbilang label rangkaian saraf telah mencapai sedikit kemajuan, masih terdapat beberapa cabaran dan masalah. Berikut ialah beberapa cabaran yang lebih penting: Masalah keterlaluan data: Dalam data graf berskala besar, bilangan nod dan tepi adalah sangat besar, tetapi bilangan label yang sepadan adalah sangat kecil. Ini boleh membawa kepada isu kesederhanaan data, menjejaskan keupayaan latihan dan generalisasi model. Masalah perwakilan data graf: Cara mewakili data graf sebagai vektor atau tensor ialah titik yang sukar, dan kaedah perwakilan yang berbeza mungkin menjejaskan prestasi dan keupayaan generalisasi model. Isu kebolehtafsiran model: Model klasifikasi berbilang label rangkaian saraf graf biasanya model kotak hitam, menjadikannya sukar untuk menerangkan proses membuat keputusan dan keputusan model, yang mungkin menyebabkan masalah dalam beberapa senario aplikasi. Hala tuju pembangunan masa depan terutamanya merangkumi aspek berikut:Pembelajaran penambahan dan perwakilan data: Gunakan kaedah seperti peningkatan data dan pembelajaran perwakilan untuk menyelesaikan masalah keterlanjuran data dan perwakilan data graf, serta meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.
Kebolehtafsiran model dan visualisasi: Dengan menerangkan proses membuat keputusan dan keputusan model, keupayaan tafsiran dan visualisasi model dipertingkatkan, menjadikan model lebih mudah difahami dan digunakan.
Analisis data graf merentas domain dan skala silang: Gunakan model klasifikasi berbilang label rangkaian saraf graf pada medan yang lebih luas dan data graf yang lebih kompleks, seperti analisis data graf silang domain dan skala silang untuk menyesuaikan diri dengan realiti Senario aplikasi.
Graf pembelajaran dan pengetahuan bersekutu: Gabungkan graf model klasifikasi berbilang label rangkaian saraf dengan algoritma pembelajaran mesin lain, seperti pembelajaran bersekutu dan graf pengetahuan, dsb., untuk meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.
Ringkasnya, pengelasan berbilang label rangkaian saraf graf ialah kaedah analisis dan perlombongan data graf yang penting dan telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang. Pada masa hadapan, apabila skala dan kerumitan data terus meningkat, model klasifikasi berbilang label rangkaian saraf graf akan terus berkembang dan bertambah baik, memberikan penyelesaian yang lebih baik untuk senario aplikasi praktikal.
Atas ialah kandungan terperinci Rangkaian saraf graf untuk klasifikasi berbilang label. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam data siri masa, terdapat kebergantungan antara pemerhatian, jadi ia tidak bebas antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf tradisional menganggap setiap pemerhatian sebagai bebas, yang mengehadkan keupayaan model untuk memodelkan data siri masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, Rangkaian Neural Berulang (RNN) telah diperkenalkan, yang memperkenalkan konsep ingatan untuk menangkap ciri dinamik data siri masa dengan mewujudkan kebergantungan antara titik data dalam rangkaian. Melalui sambungan berulang, RNN boleh menghantar maklumat sebelumnya ke dalam pemerhatian semasa untuk meramalkan nilai masa hadapan dengan lebih baik. Ini menjadikan RNN alat yang berkuasa untuk tugasan yang melibatkan data siri masa. Tetapi bagaimanakah RNN mencapai ingatan seperti ini? RNN merealisasikan ingatan melalui gelung maklum balas dalam rangkaian saraf Ini adalah perbezaan antara RNN dan rangkaian saraf tradisional.

FLOPS ialah salah satu piawaian untuk penilaian prestasi komputer, digunakan untuk mengukur bilangan operasi titik terapung sesaat. Dalam rangkaian saraf, FLOPS sering digunakan untuk menilai kerumitan pengiraan model dan penggunaan sumber pengkomputeran. Ia adalah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kuasa pengkomputeran dan kecekapan komputer. Rangkaian saraf ialah model kompleks yang terdiri daripada berbilang lapisan neuron yang digunakan untuk tugas seperti klasifikasi data, regresi dan pengelompokan. Latihan dan inferens rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar pendaraban matriks, konvolusi dan operasi pengiraan lain, jadi kerumitan pengiraan adalah sangat tinggi. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) boleh digunakan untuk mengukur kerumitan pengiraan rangkaian saraf untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengiraan model. FLOP

Rangkaian saraf kabur ialah model hibrid yang menggabungkan logik kabur dan rangkaian saraf untuk menyelesaikan masalah kabur atau tidak pasti yang sukar dikendalikan dengan rangkaian saraf tradisional. Reka bentuknya diilhamkan oleh kekaburan dan ketidakpastian dalam kognisi manusia, jadi ia digunakan secara meluas dalam sistem kawalan, pengecaman corak, perlombongan data dan bidang lain. Seni bina asas rangkaian neural kabur terdiri daripada subsistem kabur dan subsistem saraf. Subsistem kabur menggunakan logik kabur untuk memproses data input dan menukarnya kepada set kabur untuk menyatakan kekaburan dan ketidakpastian data input. Subsistem saraf menggunakan rangkaian saraf untuk memproses set kabur untuk tugasan seperti pengelasan, regresi atau pengelompokan. Interaksi antara subsistem kabur dan subsistem saraf menjadikan rangkaian neural kabur mempunyai keupayaan pemprosesan yang lebih berkuasa dan boleh

Model LSTM dwiarah ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pengelasan teks. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan LSTM dwiarah untuk tugasan pengelasan teks. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.

Rangkaian Neural Siam ialah struktur rangkaian saraf tiruan yang unik. Ia terdiri daripada dua rangkaian neural yang sama yang berkongsi parameter dan berat yang sama. Pada masa yang sama, kedua-dua rangkaian juga berkongsi data input yang sama. Reka bentuk ini diilhamkan oleh kembar, kerana kedua-dua rangkaian saraf adalah sama dari segi struktur. Prinsip rangkaian saraf Siam adalah untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti padanan imej, padanan teks dan pengecaman muka, dengan membandingkan persamaan atau jarak antara dua data input. Semasa latihan, rangkaian cuba untuk memetakan data yang serupa ke wilayah bersebelahan dan data yang tidak serupa ke wilayah yang jauh. Dengan cara ini, rangkaian boleh belajar cara mengklasifikasikan atau memadankan data yang berbeza dan mencapai yang sepadan

SqueezeNet ialah algoritma kecil dan tepat yang memberikan keseimbangan yang baik antara ketepatan tinggi dan kerumitan rendah, menjadikannya sesuai untuk sistem mudah alih dan terbenam dengan sumber terhad. Pada 2016, penyelidik dari DeepScale, University of California, Berkeley, dan Stanford University mencadangkan SqueezeNet, rangkaian neural convolutional (CNN) yang padat dan cekap. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyelidik telah membuat beberapa penambahbaikan pada SqueezeNet, termasuk SqueezeNetv1.1 dan SqueezeNetv2.0. Penambahbaikan dalam kedua-dua versi bukan sahaja meningkatkan ketepatan tetapi juga mengurangkan kos pengiraan. Ketepatan SqueezeNetv1.1 pada dataset ImageNet

Rust ialah bahasa pengaturcaraan peringkat sistem yang memfokuskan pada keselamatan, prestasi dan keselarasan. Ia bertujuan untuk menyediakan bahasa pengaturcaraan yang selamat dan boleh dipercayai yang sesuai untuk senario seperti sistem pengendalian, aplikasi rangkaian dan sistem terbenam. Keselamatan Rust datang terutamanya dari dua aspek: sistem pemilikan dan pemeriksa pinjaman. Sistem pemilikan membolehkan pengkompil menyemak kod untuk ralat memori pada masa penyusunan, dengan itu mengelakkan isu keselamatan memori biasa. Dengan memaksa menyemak pemindahan pemilikan berubah pada masa penyusunan, Rust memastikan sumber memori diurus dan dikeluarkan dengan betul. Penyemak pinjaman menganalisis kitaran hayat pembolehubah untuk memastikan pembolehubah yang sama tidak akan diakses oleh berbilang rangkaian pada masa yang sama, sekali gus mengelakkan isu keselamatan bersamaan yang biasa. Dengan menggabungkan kedua-dua mekanisme ini, Rust dapat menyediakan
