Типтелген жиптер менен графтар үчүн R-GCN эмне?

R-GCN (Relational Graph Convolutional Network) — бул графтык нейрондук тармактардын бир түрү, ал графтар менен иштөө үчүн иштелип чыккан, анда кырылар түрлөргө ээ (түйүндөр арасындагы ар башка мамилелер). Классикалык GCN'дерден айырмаланып, алар көршүлөрдөн маалыматтарды мамилелердин түрүн эске албай чогултса, R-GCN ар бир мамиле түрү үчүн өзүнчө салмактык матрицаларды колдонуп, кырынын 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 — кырынын түрлөрүнүн топтому,
• N_r(v) — v түйүнүнүн r түрүндөгү кыры 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 эффективдүү түрдүү кыры бар графтарда татаал мамилелерди моделдей алат.