ტიპიზირებული კარიბჭეებით გრაფებისთვის R-GCN რა არის?

R-GCN (Relational Graph Convolutional Network) — графтык нейрондук тармактардын бир түрү, ал рёбдердин түрлөрү бар графтар менен иштөө үчүн иштелип чыккан (узелдер арасындагы ар түрдүү мамилелер). Классикалык GCN'дерден айырмаланып, алар көршүлөрдөн маалыматтарды топтогондо мамилелердин түрүн эске албайт, R-GCN ар бир мамиле түрү үчүн өзүнчө салмактык матрицаларды колдонуп, рёбдердин түрүн эске алат. Бул модельге татаал графтардын түзүлүшү жана семантикасын жакшыраак түшүнүүгө мүмкүндүк берет, мисалы, билимдерди талдоо же социалдык тармактарда.

Түйүн vдин өзгөчөлүктөрүн жаңыртуу үчүн жөнөкөйлөштүрүлгөн формула мисалы:

h_v^{(l+1)} = \sigma \left( \sum_{r \in R} \sum_{u \in N_r(v)} \frac{1}{c_{v,r}} W_r^{(l)} h_u^{(l)} + W_0^{(l)} h_v^{(l)} \right)

мында:

• R — рёбдердин түрлөрүнүн топтому,
• N_r(v) — v түйүнүнүн r түрүндөгү рёбдери аркылуу көршүлөрү,
• W_r^{(l)} — l катмары үчүн r түрүндөгү салмактык матрица,
• c_{v,r} — нормалдаштыруу коэффициенти,
• \sigma — активдештирүү функциясы.

Ушул жол менен, R-GCN татаал мамилелерди эффективдүү моделдей алат.