مقدمه‌ای بر GNN Explainers

توضیح توضیح‌دهنده‌ها در شبکه‌های عصبی گراف (GNN) مستلزم درک این است که چگونه تکنیک‌های مختلف بینش‌هایی را در مورد پیش‌بینی‌های مدل‌های GNN ارائه می‌دهند. 

 

مقدمه‌ای بر GNN Explainers

(1) نیاز به توضیح: از آنجایی که GNNها در تجزیه و تحلیل داده‌های گراف پیچیده رایج‌تر می‌شوند، نیاز فزاینده‌ای به درک چگونگی پیش‌بینی این مدل‌ها وجود دارد. این برای ایجاد اعتماد و اطمینان از عادلانه و بی‌طرفانه بودن تصمیمات بسیار مهم است.

(2) نقش توضیح دهندگان: هدف تبیین کنندگان شناسایی قسمت‌هایی از گراف ورودی در تولید خروجی‌های خاص از یک مدل GNN است.

تکنیک‌های تفسیر، خلاصه‌سازی و تجسم گراف

مروری با عنوان «تکنیک‌های تفسیر، خلاصه‌سازی و تجسم گراف: بررسی و مسائل تحقیق باز» روش‌ها و چالش‌های مختلف مرتبط با تفسیر، خلاصه‌سازی و تجسم داده‌های گراف را بررسی می‌کند. 

مروری بر تفسیر گراف

تعریف: تفسیر گراف شامل تجزیه و تحلیل بازنمایی‌های گرافیکی داده‌ها برای استخراج بینش‌های معنادار است. به مهارت‌هایی مانند شناسایی روندها، شناخت الگوها و درک روابط بین متغیرها نیاز دارد.

اهمیت: تفسیر گراف موثر برای تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس تجسم داده‌ها در زمینه‌های مختلف، از جمله آموزش، کسب و کار، و تحقیقات علمی بسیار مهم است.

  

روش‌های یادگیری بازنمایی شبکه اطلاعات پیچیده در مقیاس بزرگ

نظرسنجی در مورد "بررسی روش‌های یادگیری بازنمایی شبکه اطلاعات پیچیده در مقیاس بزرگ" تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی را برای بازنمایی شبکه‌های اطلاعاتی پیچیده با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بررسی می‌کند.

مروری بر یادگیری بازنمایی شبکه

تعریف: هدف یادگیری بازنمایی شبکه، تعبیه رئوس شبکه در یک فضای برداری با ابعاد پایین و حفظ توپولوژی، ویژگی‌های ساختاری و روابط درون شبکه است. این امر تجزیه و تحلیل و پردازش آسان‌تر شبکه‌های در مقیاس بزرگ را تسهیل می‌کند.

اهمیت: با افزایش اندازه و پیچیدگی شبکه‌های اطلاعاتی، روش‌های تحلیل سنتی از نظر محاسباتی گران یا غیرقابل حل می‌شوند. یادگیری بازنمایی با تبدیل ساختارهای پیچیده گراف به قالب‌های قابل مدیریت راه‌حلی را ارائه می‌دهد.

  

https://ieeexplore.ieee.org/document/10135535/authors#authors