Neighborhood aggregation дегеніміз не және қандай функциялар пайдаланылады (mean, sum, max, LSTM)?

Аул маңайын жинақтау — граф нейрон желілерінде (GNN) негізгі механизм, мұнда әрбір түйіннің көршілерінен ақпарат жинап, оны біріктіріп, оның бейнесін жаңартады.

Негізгі жинақтау функциялары:

• Орташа (Mean): көршілердің белгілерін ортақтап, ақпаратты тегістейді.
• Қосу (Sum): белгілерді қосады, көршілер санын сақтайды.
• Макисмум (Max): белгілердің ең жоғары мәндерін таңдайды, ең айқын сипаттамаларды ерекшелейді.
• LSTM: көршілерді реттілікпен жинақтау үшін қайталанатын желіні пайдаланады, тәртіп пен күрделі тәуелділіктерді ескереді.

Функцияны таңдау модельдің граф құрылымын және деректердің ерекшеліктерін түсінуге қабілеттілігін әсер етеді. Мысалы, LSTM күрделі тәуелділіктерді жақсы моделдей алады, бірақ көп есептеуді талап етеді.

Қарапайым орташа жинақтаушының мысалы:

import torch

def mean_aggregate(neighbor_features):
    return torch.mean(neighbor_features, dim=0)