یادگیری ماشین گراف برای تحلیل استاتیک کد منبع - یک مطالعه نگاشت سیستماتیک

مفهوم اصلی:

این ایده آکادمیک، کاربرد تکنیک‌های یادگیری ماشین گراف (GML) را در تحلیل استاتیک کد منبع بررسی می‌کند، با هدف افزایش شناسایی و درک ویژگی‌های ساختاری و معنایی در کد نرم‌افزار بدون اجرای آن. این رویکرد به طور سیستماتیک، آخرین پیشرفت‌ها در استفاده از نمایش‌های گراف و شبکه‌های عصبی گراف (GNN) را برای وظایف مختلف تحلیل استاتیک کد ترسیم می‌کند.

 

شکل ۱. نمای کلی از چارچوب انتقال پیام عصبی.

دسته‌بندی پیشرفته داده‌های با ابعاد بالا با ترکیب ادغام یادگیری فازی و ترنسفورمر‌های گراف

مفهوم اصلی:

این ایده چارچوب جدیدی را پیشنهاد می‌دهد که به صورت هم‌افزایی تکنیک‌های یادگیری فازی را با تبدیل‌کننده‌های گراف ترکیب می‌کند تا عملکرد دسته‌بندی را در داده‌های با ابعاد بالا بهبود بخشد. این ادغام، محدودیت‌های کلیدی در ثبت عدم قطعیت محلی و وابستگی‌های ساختاری سراسری را برطرف می‌کند و منجر به بازنمایی‌های رساتر و قوی‌تر برای داده‌های پیچیده می‌شود.

شبکه‌های عصبی گراف (GNN) قابل اعتماد با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) - یک بررسی سیستماتیک و دسته‌بندی

 

مفهوم اصلی:

با گسترش شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در حوزه‌های متنوع، **قابلیت اعتماد** به یک نگرانی اساسی تبدیل شده است. ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با GNNها به عنوان یک الگوی امیدوارکننده برای افزایش ابعاد قابلیت اعتماد GNNها، از جمله قابلیت اطمینان، استحکام، حریم خصوصی و استدلال، پدیدار می‌شود. این ایده، پیشرفت‌های اخیر را ترکیب کرده و یک طبقه‌بندی اصولی را برای هدایت تحقیقات آینده در مورد GNNهای تقویت‌شده با LLM قابل اعتماد پیشنهاد می‌دهد.