Yaqin atrofni yig'ish nima va qaysi funksiyalar ishlatiladi (o'rtacha, yig'ish, maksimal, LSTM)?

Yaqinlikni yigʻish — graflardagi neyron tarmoqlarda (GNN) asosiy mexanizm bo‘lib, har bir tugun uchun yaqin atrofdagi tugunlardan ma’lumotlar yig‘iladi va uning tasvirini yangilash uchun birlashtiriladi.

Yig‘ishning asosiy funksiyalari:

• O‘rtacha (mean): yaqin atrofdagi xususiyatlarning o‘rtachasini hisoblaydi, ma’lumotlarni silliqlashtiradi.
• Jami (sum): xususiyatlarni jamlaydi, yaqin atrofdagi tugunlar sonini saqlab qoladi.
• Maksimum (max): xususiyatlarning maksimal qiymatlarini tanlaydi, eng ifodali xususiyatlarni ajratib ko‘rsatadi.
• LSTM: yaqin atrofdagi tugunlarni ketma-ket yig‘ish uchun takroriy tarmoqdan foydalanadi, tartib va murakkab bog‘liqliklarni hisobga oladi.

Funktsiya tanlovi modelning grafin tuzilishini va ma’lumotlarning xususiyatlarini qamrab olish qobiliyatiga ta’sir qiladi. Masalan, LSTM murakkab bog‘liqliklarni yaxshiroq modellashtirishi mumkin, ammo ko‘proq hisoblashni talab qiladi.

Oddiy o‘rtacha yig‘uvchi misoli:

import torch

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