N-GCN: پیچیدگی نمودار چند مقیاسی برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“N-GCN: پیچیدگی نمودار چند مقیاسی برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده“برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

توضیحات پروژه :

عنوان : N-GCN: پیچیدگی نمودار چند مقیاسی برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده

این پروژه یک تحقیق آماده با موضوع، N-GCN: پیچیدگی نمودار چند مقیاسی برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده در 27 اسلاید پاورپوینت می باشد.در ادامه مقدمه ای از این پروژه را خواهیم داشت:

به طورکلی، ما علاقه مند به یادگیری نیمه نظارتی هستیم که در آن یک نمودار G = (V, E) با N = |V| گره ها ماتریس مجاورت A; و ماتریس X ∈ R N×F از ویژگی های گره، که در آن F ابعاد ویژگی است. فقط برای زیر مجموعه ای از گره های VL ⊂ V مشاهده می شود. به طور کلی، |VL| |V|. هدف ما بازیابی برچسب‌ها برای همه گره‌های بدون برچسب VU = V – VL است، با استفاده از ماتریس ویژگی X، برچسب‌های شناخته شده برای گره‌ها در VL، و نمودار G. در این تنظیمات، فرد با گراف به‌عنوان “بدون نظارت” و برچسب‌ها رفتار می‌کند. VL به عنوان بخش های “نظارت شده” داده ها. در شکل 1 نشان داده شده است، مدل ما برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده بر اساس ماژول GCN ارائه شده توسط Kipf و Welling (2017)، که بر روی ماتریس مجاورت نرمال شده Aˆ عمل می کند، مانند GCN(Aˆ)، که در آن Aˆ = D عمل می کند. − 12 AD− 12، و D ماتریس مورب درجه گره است. گسترش پیشنهادی ما برای GCN ها از پیشرفت های اخیر در جاسازی های گراف مبتنی بر پیاده روی تصادفی الهام گرفته شده است (به عنوان مثال Perozzi و همکاران، 2014؛ Grover and Leskovec، 2016؛ Abu-El-Haija و همکاران، 2018). ما شبکه‌ای از ماژول‌های GCN (N GCN) می‌سازیم، که هر ماژول را با توان متفاوت Aˆ تغذیه می‌کنیم، مانند {GCN(Aˆ 0)، GCN(Aˆ 1)، GCN(Aˆ 2)، . . . }. توان k ام شامل آماری از گام k-ام یک پیاده روی تصادفی روی نمودار است. بنابراین، مدل N-GCN ما قادر به ترکیب اطلاعات از اندازه‌های گام‌های مختلف (یعنی مقیاس‌های نمودار) است. سپس خروجی همه ماژول‌های GCN را در یک زیرشبکه طبقه‌بندی ترکیب می‌کنیم و به طور مشترک همه ماژول‌های GCN و زیرشبکه طبقه‌بندی را در هدف بالادستی برای طبقه‌بندی گره نیمه‌نظارت‌شده آموزش می‌دهیم. وزن شبکه فرعی طبقه بندی به ما بینشی در مورد نحوه عملکرد مدل N-GCN می دهد. به عنوان مثال، در حضور اغتشاشات ورودی، مشاهده می‌کنیم که وزن‌های زیرشبکه طبقه‌بندی به سمت ماژول‌های GCN با استفاده از توان‌های بالاتر ماتریس مجاورت تغییر می‌کند و به طور موثر “میدان پذیرنده” فیلترهای کانولوشنال (طیفی) را گسترش می‌دهد. ما در چندین کار یادگیری نمودار نیمه نظارت شده به پیشرفته‌ترین مهارت‌ها دست یافته‌ایم، که نشان می‌دهد پیاده‌روی‌های تصادفی صریح قدرت بازنمایی GCN  را افزایش می‌دهد.

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“N-GCN: پیچیدگی نمودار چند مقیاسی برای طبقه بندی گره نیمه نظارت شده”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفجه سفارش تحقیق مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه  تحقیق های آماده مراجعه نمایید.