Madde #572Çizge Ağları (GNN)/sozluk/relational-graph-convolutional-network-r-gcn

Relational Graph Convolutional Network (R-GCN)

Relational Graph Convolutional Network (Schlichtkrull et al., 2018)

Türkçe: İlişkisel Çizge Evrişimli Ağı
Ayrıntılı Tanım
Standart GCN mimarisini heterojen çizgelere ve bilgi çizgelerine uyarlayan; **her farklı ilişki türü (rr) için bağımsız bir ağırlık matrisi (WrW_r) kullanarak** mesajlaşma yapan modeldir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Farklı ilişkilerin (örneğin "arkadaşıdır" ile "düşmanıdır") aynı kefeye konmasını engeller; bilgi çizgelerinde varlık sınıflandırma ve bağ tahmini yapar.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Güncelleme formülü ilişkilere göre parçalanır: hi(l+1)=σ(W0(l)hi(l)+∑r∈R∑j∈Nir1ci,rWr(l)hj(l))h_i^{(l+1)} = \sigma\left(W_0^{(l)} h_i^{(l)} + \sum_{r \in \mathcal{R}} \sum_{j \in \mathcal{N}_i^r} \frac{1}{c_{i,r}} W_r^{(l)} h_j^{(l)}\right) Parametre patlamasını önlemek için Blok-Köşegen (Block-Diagonal) veya Temel Ayrışımı (Basis Decomposition) kullanılır.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir şirketin veri ağı: Müdürün verdiği talimat (WemirW_{\text{emir}} matrisi) ile iş arkadaşının ricası (WricaW_{\text{rica}} matrisi) farklı ağırlık filtrelerinden geçerek çalışanın zihninde toplanır.
Benzer Terimlerden Farkı
Tek bir WW matrisi olan klasik GCN'e karşı; her ilişki tipine özel ayrı bir WrW_r matrisi çalıştırır.
İlişkili Terimler (3)
Ait Olduğu Kategori

Grafiksel Modeller, Çizge Sinir Ağları ve Bilgi Çirgeleri

GNN, Graph Convolution, Knowledge Graphs, TransE ve geometrik derin öğrenme.

Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →
Önceki Terim (#571)Metapath (Meta-Yol)
Sonraki Terim (#573)Graph Pooling & Readout