Gn n: Купить LRSF-GN-N-00000000 ПК ЛИРА 10.8 Модуль Геометрическая нелинейность, сетевая лицензия по лучшей цене

alexxlab
18.07.2023
Комментарии: 0

Котёл комбинированный Ferroli GN 4 N 12, (Италия), характеристики, описание

• Описание
• Отзывы

[justify]Напольные чугунные универсальные [b]котлы Ferroli GN 4 N 12[/b] предназначены для отопления помещений площадью до 4800 кв.м. с использованием надувной горелки на газообразном или жидком топливе. Отличительные особенности универсального котла: • высокопроизводительный чугунный напольный котел для эксплуатации с вентиляторной горелкой на жидком и/или газообразном топливе с реверсивной водоохлаждаемой топкой; • чугунный корпус котла ferroli состоит из чугунных секций, соединенных при помощи металлических конических ниппелей и стяжной шпильки; • корпус котла изолирован слоем минеральной ваты, экранированной алюминиевой фольгой; • стальной корпус окрашен методом напыления эпоксидного порошка; • отгружается в деревянной обрешетке. преимущества универсального котла ferroli gn1 n: • высокоэффективный чугунный теплообменник; • геометрия топки и дымовых каналов теплообменника обеспечивают тихую и эффективную работу; • рациональная конструкция гарантирует простоту монтажа и технического обслуживания; • элегантный улучшенный дизайн котла ferroli; • высокий кпд при низком уровне потребления топлива.

Данные отопительного котла

• Родина бренда (Италия)
• Производитель

  Ferroli

• Код товара в магазине

  01-06-0699

• Гарантия

  12 мес.

• Источник энергии
  комбинированный

• Работа на природном газе

  опция

• Работа на сжиженном газе

  нет данных

• Камера сгорания

  открытая (атмо)

• Установка

  напольный

• Тип

  одноконтурный

• Трехходовой клапан

  нет данных

• Основной цвет

  нет данных

Технические характеристики

• Макс. полезная мощность

  480.00 кВт

• КПД

  97.2 %

• Макс. расход диз. топлива
  по горелке

• Макс. расход природного газа

  по горелке

• Расширительный бак

  нет

• Диаметр дымохода

  –

• Напряжение сети

  220 В.

Характеристики отопления

• Теплообменник
  нет данных

• – первичный

  нет данных

• Максимальное давление в системе

  0.0 бар

• Циркуляционный насос

  нет

• Использование антифриза

  нет данных

• org/PropertyValue”> Отапливаемая площадь

  до 4800.0 м²

• Отапливаемый объем

  до 13440 м³

Характеристики ГВС (с бойлером)

• Режим “Лето”

  нет

Размеры, вес, подключение

• Габариты (ВхШхГ)

  1193x850x1690

• Масса НЕТТО

  99.90 кг

• Масса БРУТТО
  109. 89 кг

• Вход холодной воды

  0″

• Выход горячей воды

  0″

• Подающая линия контура отопления

  0″

• Обратная линия контура отопления

  0″

К сожалению, Комбинированный котел отопления Ferroli GN 4 N 12, напольный чугунный больше не производится. Вы можете обратиться к любому из наших менеджеров для подбора оборудования с аналогичными характеристиками.

Динамика изменения цены (В РАЗРАБОТКЕ)

54006-13: MarCal 16 N, MarCal 16 FN, MarCal 16 GN, MarCal 16 DN, MarCal 18 N, MarCal 18 DN, MarCal 18 NA Штангенциркули с отсчетом по нониусу

Назначение

Штангенциркули с отсчетом по нониусу MarCal 16 N, MarCal 16 FN, MarCal 16 GN, MarCal 16 DN, MarCal 18 N, MarCal 18 DN, MarCal 18 NA (далее -штангенциркули) предназначены для измерений наружных и внутренних линейных размеров деталей, а также глубины пазов, выемок в цехах и лабораториях всех отраслей машиностроительного комплекса.

Описание

Принцип действия штангенциркулей – механический. Отсчет размеров производится методом непосредственной оценки совпадения делений шкалы на штанге с делениями нониуса, расположенного на рамке.

Штангенциркули MarCal 16 N (рисунок 1), MarCal 16 FN (рисунок 2), MarCal 16 GN (рисунок 3), MarCal 16 DN (рисунок 4) состоят из штанги, рамки с нониусом, зажимающего элемента, губок с кромочными измерительными поверхностями губок для измерений внутренних размеров, глубиномера, губок с плоскими измерительными поверхностями для измерений наружных размеров.

Штангенциркули MarCal 18 N (рисунок 5), MarCal 18 DN (рисунок 6), MarCal 18 NA (рисунок 7) состоят из штанги, рамки с нониусом, зажимающего элемента, губок с кромочными измерительными поверхностями для измерений наружных размеров (MarCal 18 DN, MarCal 18 NA) или без них (MarCal 18 N), губок с плоскими и цилиндрическими измерительными поверхностями для измерений наружных и внутренних размеров соответственно.

Штангенциркули MarCal 18 N, MarCal 18 DN оснащены устройством точной установки рамки со стопорным винтом.

Штангенциркули MarCal 16 DN могут быть оснащены устройством точной установки рамки со стопорным винтом. В этом случае диапазон измерений штангенциркулей этой модели уменьшается на 20 мм.

Штангенциркули имеют матовые хромированные шкалы нониуса и штанги, исключающие бликование.

Рамка и штанга штангенциркулей выполнены из закаленной нержавеющей стали (кроме штангенциркулей MarCal 18 NA).

Рамка и штанга штангенциркулей MarCal 18 NA выполнены из алюминия.

Измерительные поверхности штангенциркулей изготовлены из закаленной нержавеющей стали.

■ *■

й    Ч™ TT34?npi

rz    Y I» Ц » Ш, ~

* * *

fa – ■ I ■• • * ‘ т -“

-Г1

/

Рисунок 5 – Общий вид штангенциркулей с отсчетом по нониусу MarCal 18 N

/

I

Технические характеристики

Таблица 1. Основные технические характеристики штангенциркулей

Отклонение размера сдвинутых до соприкосновения губок с цилиндрическими измерительными поверхностями штангенциркулей соответствует численным значениям предела допускаемой абсолютной погрешности для каждого диапазона измерений штангенциркулей соответственно.

Отклонение от параллельности плоских и цилиндрических измерительных поверхностей для штангенциркулей с отсчетом по нониусу, мкм, не более:

0,02 мм    40;

0,05 мм    100;

Диапазон рабочих температур, °С    от +10 до +40;

Относительная влажность воздуха, %    не более 80.

Знак утверждения типа

Знак утверждения типа наносят на титульный лист паспорта штангенциркулей типографским способом и на наружную поверхность футляра штангенциркулей методом наклейки.

Комплектность

Поверка

осуществляется по документу МП 54006-13 «Штангенциркули с отсчетом по нониусу MarCal 16 N, MarCal 16 FN, MarCal 16 GN, MarCal 16 DN, MarCal 18 N, MarCal 18 DN, MarCal 18 NA. Методика поверки», разработанному и утвержденному ГЦИ СИ ФГУП «ВНИИМС» в январе 2012 г. и включенному в комплект поставки штангенциркулей.

Основные средства поверки:

– меры длины концевые плоскопараллельные 4-го разряда по ГОСТ Р 8.763-2011.

Сведения о методах измерений

Метод измерений приведен в разделе «Порядок работы» паспорта «Штангенциркули с отсчетом по нониусу MarCal 16 N, MarCal 16 FN, MarCal 16 GN, MarCal 16 DN», паспорта «Штангенциркуль с отсчетом по нониусу MarCal 18 N», паспорта «Штангенциркуль с отсчетом по нониусу MarCal 18 DN» и паспорта «Штангенциркуль с отсчетом по нониусу MarCal 18 NA».

Нормативные и технические документы, устанавливающие требования к штангенциркулям с отсчетом по нониусу MarCal 16 N, MarCal 16 FN, MarCal 16 GN, MarCal 16 DN, MarCal 18 N, MarCal 18 DN, MarCal 18 NA

ГОСТ Р 8.763-2011 «ГСИ. Государственная поверочная схема для средств измерений длины в диапазоне 1*10-9 .. .50 м и длин волн в диапазоне 0,2 … 50 мкм».

Т ехническая документация фирмы Mahr GmbH, Г ермания.

Рекомендации к применению

Выполнение работ по оценке соответствия промышленной продукции и продукции других видов, а также иных объектов установленным законодательством Российской Федерации обязательным.

Все, что вам нужно знать

Недавний успех нейронных сетей стимулировал исследования в области распознавания образов и интеллектуального анализа данных.

Задачи машинного обучения, такие как обнаружение объектов, машинный перевод и распознавание речи, получили новую жизнь благодаря сквозным парадигмам глубокого обучения, таким как CNN, RNN или автоэнкодеры.

Глубокое обучение хорошо улавливает скрытые закономерности евклидовых данных (изображения, текст, видео).

Но как насчет приложений, в которых данные генерируются из неевклидовых областей, представленных в виде графов со сложными отношениями и взаимозависимостями между объектами?

Вот где появляются графовые нейронные сети (GNN), которые мы рассмотрим в этой статье. Мы начнем с теорий графов и основных определений, перейдем к формам и принципам GNN и закончим некоторыми приложениями GNN.

Что такое график?

Наиболее фундаментальной частью GNN является график.

В информатике граф представляет собой структуру данных, состоящую из двух компонентов: узлов (вершин) и ребер .

График G можно определить как G = (V, E) , где V множество узлов, а E грани между ними.

Если между узлами существуют направленные зависимости, то ребра являются направленными. Если нет, ребра ненаправлены.

Граф может представлять такие вещи, как социальные сети или молекулы. Думайте об узлах как о пользователях, а о ребрах — как о соединениях. График социальных сетей может выглядеть так:

Граф часто представляется матрицей смежности A .

Если граф имеет n узлов, A имеет размерность (n × n) .

Иногда узлы имеют набор функций (например, профиль пользователя). Если узел имеет f номеров признаков, то матрица признаков узла X имеет размерность (n × ж) .

ПРОЧИТАЙТЕ НЕКОТОРЫЕ ДОКУМЕНТЫ О GNN

Лучшие исследовательские работы с конференции ECML-PKDD 2020 (по графовым нейронным сетям)

Графические данные настолько сложны, что создают множество проблем для существующих алгоритмов машинного обучения.

Причина в том, что обычные инструменты машинного обучения и глубокого обучения специализируются на простых типах данных. Как изображения с одинаковой структурой и размером, которые мы можем рассматривать как сетки-графы фиксированного размера. Текст и речь — это последовательности, поэтому мы можем думать о них как о линейных графиках.

Но есть и более сложные графы, без фиксированной формы, с переменным размером неупорядоченных узлов, где узлы могут иметь разное количество соседей.

Также не помогает то, что существующие алгоритмы машинного обучения имеют основное предположение о том, что экземпляры независимы друг от друга. Это неверно для данных графа, потому что каждый узел связан с другими связями различных типов.

Нейронная сеть графов

Нейронные сети графов (GNN) — это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения логических выводов на основе данных, описанных графами.

GNN — это нейронные сети, которые можно напрямую применять к графам и которые обеспечивают простой способ выполнения задач прогнозирования на уровне узлов, ребер и графов.

GNN могут делать то, что не смогли сделать сверточные нейронные сети (CNN).

CNN можно использовать для того, чтобы машины визуализировали вещи и выполняли такие задачи, как классификация изображений, распознавание изображений или обнаружение объектов. Именно здесь CNN наиболее популярны.

Основная концепция, лежащая в основе CNN, вводит скрытые уровни свертки и объединения для идентификации пространственно локализованных функций с помощью набора рецептивных полей в форме ядра.

Как свертка работает с изображениями, которые представляют собой регулярные сетки? Мы перемещаем окно оператора свертки по двумерному изображению и вычисляем некоторую функцию по этому скользящему окну. Затем мы пропускаем его через множество слоев.

Наша цель — обобщить понятие свертки за пределы этих простых двумерных решеток.

Понимание, позволяющее нам достичь нашей цели, заключается в том, что свертка берет небольшой фрагмент изображения (небольшую прямоугольную часть изображения), применяет к нему функцию и создает новую часть (новый пиксель).

Что происходит, так это то, что центральный узел этого центрального пикселя собирает информацию от своих соседей, а также от самого себя, чтобы создать новое значение.

Выполнить CNN на графах очень сложно из-за произвольного размера графа и сложной топологии, что означает отсутствие пространственной локальности.

Существует также нефиксированный порядок узлов. Если мы сначала обозначили узлы A, B, C, D, E, а во второй раз обозначили их B, D, A, E, C, то входы матрицы в сети изменятся. Графики инвариантны к порядку узлов, поэтому мы хотим получить один и тот же результат независимо от того, как мы упорядочиваем узлы.

Основы глубокого обучения для графов

В теории графов мы реализуем концепцию встраивания узлов. Это означает сопоставление узлов с d-мерным пространством вложения (малоразмерным пространством, а не фактической размерностью графа), так что похожие узлы в графе встраиваются близко друг к другу.

Наша цель — отобразить узлы таким образом, чтобы сходство в пространстве вложений приближалось к сходству в сети.

Определим u и v как два узла на графе.

x _u и x _v — два вектора признаков.

Теперь мы определим функцию кодировщика Enc(u) и Enc(v) , которые преобразуют векторы признаков в z _u и z _v .

Примечание: функция сходства может быть евклидовым расстоянием.

Итак, теперь задача состоит в том, как придумать функцию кодировщика?

Функция кодировщика должна быть в состоянии выполнять:

• Локальность (районы локальной сети)
• Сводная информация
• Наложение нескольких слоев (вычисление)

Информация о местоположении может быть получена с помощью вычислительного графа. Как показано на графике ниже, i — это красный узел, где мы видим, как этот узел связан со своими соседями и соседями этих соседей. Мы увидим все возможные соединения и сформируем граф вычислений.

Делая это, мы фиксируем структуру и одновременно заимствуем информацию об особенностях.

Как только информация о местоположении сохранит вычислительный граф, мы начинаем агрегирование. В основном это делается с помощью нейронных сетей.

Нейронные сети представлены в серых прямоугольниках. Они требуют, чтобы агрегации были инвариантны к порядку, например сумма, среднее значение, максимум, потому что они являются инвариантными к перестановке функциями. Это свойство позволяет выполнять агрегаты.

Давайте перейдем к правилу прямого распространения в GNN. Он определяет, как информация со входа будет поступать на выход нейронной сети.

Каждый узел имеет вектор признаков.

Например, ( X _A ) является вектором признаков узла A .

Входными данными являются эти векторы признаков, и прямоугольник примет два вектора признаков ( X _A и X _c ), объединит их, а затем перейдет к следующему слою. .

Обратите внимание, что, например, ввод в узле C являются функциями узла C , но представление узла C на уровне 1 будет скрытым, латентным представлением узла, а на уровне 2 это будет другое латентное представление. представление.

Итак, чтобы выполнить прямое распространение в этом вычислительном графе, нам нужно 3 шага:

1. Инициализировать единицы активации:

2. Каждый слой в сети:

Мы можем заметить, что есть две части для этого уравнения:

• Первая часть в основном усредняет все соседи узла v .

• Вторая часть представляет собой вложение предыдущего слоя узла v , умноженное на смещение B _k , которое представляет собой обучаемую весовую матрицу, и это в основном активация цикла для узла в .

• σ : активация нелинейности, которая выполняется на двух частях.

3. Последнее уравнение (на последнем слое):

Это вложение после K слоев агрегации соседей.

Теперь, чтобы обучить модель, нам нужно определить функцию потерь для вложений.

Мы можем ввести вложения в любую функцию потерь и запустить стохастический градиентный спуск для обучения весовых параметров.

Обучение может быть неконтролируемым или контролируемым:

• Неконтролируемое обучение:
  Используйте только структуру графа: похожие узлы имеют похожие вложения. Неконтролируемая функция потерь может представлять собой потери, основанные на близости узлов в графе или случайных блужданиях.
• Обучение под наблюдением:
  Модель обучения для контролируемой задачи, такой как классификация узлов, нормальный или аномальный узел.

Напомним, что в этом разделе мы описали базовую идею создания вложений узлов путем агрегирования информации о соседстве.

Далее я расскажу о сверточных сетях графов (GCN).

Графовые сверточные сети

GCN были впервые представлены в «Спектральных сетях и глубоких локально связанных сетях на графах» (Bruna et al, 2014) в качестве метода применения нейронных сетей к данным, структурированным на основе графов.

В простейшем GCN всего три разных оператора:

• Свертка графа
• Линейный слой
• Нелинейная активация

Операции обычно выполняются в таком порядке. Вместе они составляют один сетевой уровень. Мы можем объединить один или несколько слоев, чтобы сформировать полную GCN.

В Python мы можем легко создать GCN с помощью PyTorch:

 import torch
импорт факела nn
класс GCN (nn.Module):
    def __init__(я, *размеры):
        супер().__инит__()
        self.layers = nn.ModuleList([
            nn.Linear(x, y) для x, y в zip(размеры[:-1], размеры[1:])
        ])
    def forward(я, вершины, ребра):
        # ----- Построить матрицу смежности -----
        # Начать с самостоятельных подключений
        прил = torch. eye (длина (вершины))
        # ребра содержат соединенные вершины: [vertex_0, vertex_1]
        прил [края [:, 0], края [:, 1]] = 1
        прил [ребра [:, 1], ребра [:, 0]] = 1
        # ----- Пересылка данных -----
        для слоя в self.layers:
            вершины = torch.sigmoid (слой (прил @ вершин))
        вернуть вершины 

GraphSAGE (Hamilton et al, NIPS 2017) — это метод обучения представлению динамических графов.

Он может предсказывать встраивание нового узла без необходимости повторного обучения.

Для этого GraphSAGE использует индуктивное обучение. Он изучает функции агрегатора, которые могут вызывать встраивание новых узлов на основе особенностей и соседства узла.

Мы можем заметить два больших отличия. Вместо того, чтобы суммировать две вещи вместе и терять их из виду, мы используем общую функцию агрегирования, которая разделяет их, объединяя.

Раньше мы использовали функцию агрегации среднего значения — мы просто брали сообщение от соседей и суммировали их, а затем нормализовали это по количеству соседей. Теперь мы также можем использовать подход типа пула или использовать глубокую нейронную сеть, такую ​​​​как LSTM.

Применение GNN

Как и было обещано во вступлении, я хочу закончить несколькими применениями GNN.

Графические данные присутствуют повсюду. Проблемы, которые решают GNN, можно разделить на следующие категории:

1. Классификация узлов: задача здесь состоит в том, чтобы определить маркировку выборок (представленных в виде узлов), глядя на метки их соседей. Обычно задачи этого типа обучаются полуконтролируемым образом, при этом маркируется только часть графа.
2. Классификация графа: задача состоит в том, чтобы классифицировать весь граф по различным категориям. Это похоже на классификацию изображений, но цель меняется на область графа. Приложения классификации графов многочисленны и варьируются от определения того, является ли белок ферментом или нет в биоинформатике, до категоризации документов в НЛП или анализа социальных сетей.
3. Визуализация графов: — это область математики и информатики, находящаяся на стыке геометрической теории графов и визуализации информации. Он связан с визуальным представлением графиков, которое выявляет структуры и аномалии, которые могут присутствовать в данных, и помогает пользователю понять графики.
4. Предсказание связи: здесь алгоритм должен понимать взаимосвязь между объектами на графиках, а также пытается предсказать, есть ли связь между двумя объектами. В социальных сетях важно делать выводы о социальных взаимодействиях или предлагать пользователям возможных друзей. Он также использовался в задачах рекомендательной системы и для прогнозирования преступных ассоциаций.
5. Кластеризация графов:   относится к кластеризации данных в виде графиков. Существуют две различные формы кластеризации данных графа. Кластеризация вершин стремится сгруппировать узлы графа в группы плотно связанных областей на основе либо весов ребер, либо расстояний между ребрами. Вторая форма кластеризации графов рассматривает графы как объекты, подлежащие кластеризации, и группирует эти объекты на основе сходства.

Давайте рассмотрим некоторые приложения в доменах, где GNN может решать различные проблемы.

Используя обычные CNN, машины могут различать и идентифицировать объекты на изображениях и видео. Хотя для того, чтобы машины обладали зрительной интуицией человека, еще многое предстоит сделать. Тем не менее, архитектуры GNN могут применяться для решения задач классификации изображений.

Одной из таких проблем является генерация графа сцены, в которой модель нацелена на преобразование изображения в семантический граф, состоящий из объектов и их семантических отношений. Учитывая изображение, модели генерации графа сцены обнаруживают и распознают объекты и предсказывают семантические отношения между парами объектов.

Однако количество приложений GNN в компьютерном зрении все еще растет. Он включает в себя взаимодействие человека с объектом, классификацию изображений по нескольким кадрам и многое другое.

В НЛП мы знаем, что текст является типом последовательных данных, которые могут быть описаны RNN или LSTM. Однако графы широко используются в различных задачах НЛП из-за их естественности и простоты представления.

В последнее время наблюдается всплеск интереса к применению GNN для решения большого количества проблем НЛП, таких как классификация текста, использование семантики в машинном переводе, геолокация пользователя, извлечение отношений или ответы на вопросы.

Мы знаем, что каждый узел является сущностью, а ребра описывают отношения между ними. В исследованиях НЛП проблема ответов на вопросы возникла не так давно. Но это было ограничено существующей базой данных. Хотя с помощью таких методов, как GraphSage (Hamilton et al.), методы могут быть распространены на ранее неизвестные узлы.

Прогнозирование скорости движения, объема или плотности дорог в транспортных сетях принципиально важно в интеллектуальной транспортной системе. Мы можем решить проблему прогнозирования трафика, используя STGNN.

Рассматривая транспортную сеть как пространственно-временной граф, где узлы представляют собой датчики, установленные на дорогах, края измеряются расстоянием между парами узлов, а каждый узел имеет среднюю скорость движения в окне в качестве динамических входных признаков.

Химики могут использовать GNN для исследования графовой структуры молекул или соединений. В этих графах узлы — это атомы, а ребра — химические связи.

Применение GNN не ограничивается вышеуказанными областями и задачами. Были попытки применить GNN к множеству проблем, таких как проверка программы, обоснование программы, предсказание социального влияния, рекомендательные системы, моделирование электрических записей о состоянии здоровья, мозговые сети и предотвращение состязательных атак.

Краткий обзор приложений GNN

Заключение

За последние несколько лет графовые нейронные сети стали мощными и практичными инструментами для решения любой задачи, которую можно смоделировать с помощью графов.

В этой статье мы сделали всесторонний обзор графовых нейронных сетей и представили широкий спектр приложений GNN.

Если вы остались со мной до конца — спасибо за прочтение!

Ресурсы

• https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdf

Что такое графовая нейронная сеть? Введение в GNN и ее приложения

Нейронная сеть графов (GNN) — это новая модель, которую можно использовать для анализа графов. Графики — это надежные структуры данных, которые содержат отношения между объектами, а GNN позволяют исследовать эти отношения по-новому. Например, вы можете использовать GNN, чтобы определить, какие люди с наибольшей вероятностью порекомендуют продукт в социальных сетях.

Что такое график?

Граф — это абстрактное представление сети.

Графики используются во многих областях, включая информатику и социальные науки. Они используются для моделирования отношений между объектами, таких как ссылки в Интернете, дружба между людьми на Facebook или пищевая цепочка в экосистеме.

В науке о данных вы можете использовать графики для представления связей между объектами.

Граф можно определить как G = (V, E), где V — множество узлов (вершин), а E — ребра между ними.

Ребра могут быть как направленными, так и ненаправленными, в зависимости от того, существуют ли направленные зависимости между вершинами. Вершины часто называют узлами.

Что такое графовые нейронные сети (GNN)?

Графовые нейронные сети (GNN) — это решение проблемы, мучившей информатику в течение многих лет: как мы можем заставить компьютерное зрение работать с графами?

Графики были центральной частью компьютерных наук с момента их зарождения, но только недавно у нас появилась технология, позволяющая их понять. И во многих случаях нам все еще нужна помощь с основами.

CNN отлично подходят для распознавания и классификации изображений, но им нужно работать с графиками. У них нет на это возможностей.

GNN. Они обеспечивают простой способ выполнения задач прогнозирования на уровне узла, на уровне ребра и на уровне графа.

GNN могут сделать то, что не удалось CNN: дать нам инструменты для анализа сложных взаимосвязей между объектами в сети, не создавая ложных связей или не пропуская важную информацию об этих связях.

Что такое сверточные сети графов?

Графовые сверточные сети (GCN) — это тип нейронной сети, который можно использовать для решения задач с графоструктурированными данными.

Существуют три основных компонента GCN: свертка графа, линейный слой и нелинейная функция активации.

Операции обычно выполняются в таком порядке. Вместе они составляют один сетевой уровень. Мы можем объединить один или несколько слоев, чтобы сформировать полную GCN.

Вы можете реализовать GCN с помощью PyTorch следующим образом:

импортная горелка

от факела импорт nn

класс GCN(nn.Module):

    def __init__(self, *sizes):

        супер().__init__()

        self.layers = nn.ModuleList([

            nn.Linear(x, y) для x, y в zip(sizes[:-1], Sizes[1:])

        ])

    def forward(self, vertices, edge):

        # —– Построить матрицу смежности —–

        # Начните с самостоятельного подключения

        adj = torch.eye(len(vertices))

        # ребра содержат соединенные вершины: [vertex_0, vertex_1] 

        adj[края[:, 0], края[:, 1]] = 1 

        adj[края[:, 1], края[:, 0]] = 1

        # —– Пересылка данных —–

        для слоя в self.layers:

            vertices = torch.sigmoid(layer(adj @ vertices))

        вершины возврата

DeepWalk

DeepWalk — это новая графовая нейронная сеть, которая работает непосредственно со структурой целевого графа. Он использует метод рандомизированного обхода пути, чтобы получить представление о локализованных структурах в сетях. Это достигается за счет использования этих случайных путей в качестве последовательностей, которые затем используются для обучения языковой модели Skip-Gram.

Модель Skip-Gram работает, распознавая, какие узлы с наибольшей вероятностью будут связаны с входными словами. Затем эти узлы используются для создания предсказанных последовательностей слов для этих узлов, которые вы можете сравнить с фактическими выходными данными сети. Этот процесс позволяет вам создать обученную языковую модель, которая может предсказывать, какие другие слова могут встречаться во входном тексте, исключительно на основе их контекста в структуре графа!

DeepWalk использует эту концепцию, чтобы получить представление о локализованных структурах в сетях, используя случайные пути в качестве последовательностей и сравнивая их с фактическим выходом самой сети.

GraphSage

GraphSAGE — это метод обучения представлению динамических графов. Он использует индуктивное обучение для прогнозирования внедрения нового узла без процедуры повторного обучения. Он использует функции агрегатора для создания новых вложений узлов на основе особенностей и окрестностей узла. Вместо того, чтобы суммировать и терять их, мы используем общую функцию агрегирования, которая разделяет их.

До того, как мы использовали агрегацию средних значений, мы брали сообщения от соседей и суммировали их, а затем нормализовали это по количеству соседей. Теперь мы также можем использовать подход типа пула или использовать глубокие нейронные сети, такие как LSTM.

Применение GNN

Графически структурированные данные присутствуют повсюду. Графики — это распространенная структура данных для хранения, анализа и представления информации, а также для поиска закономерностей в данных, которые иначе невозможно было бы обнаружить.

Применение GNN:

• Классификация узлов включает в себя определение маркировки образцов путем просмотра их меток и меток соседей. Эти задачи обычно тренируются с полуучителем, при этом помечается только часть графа.
• Кластеризация графов относится к кластеризации данных в форме графиков. Кластеризация вершин стремится сгруппировать узлы в группы плотно связанных областей на основе либо весов ребер, либо ребер. Вторая форма кластеризации графов рассматривает графы как объекты, подлежащие кластеризации, и эти кластеры основаны на сходстве.
• Классификация графов является важной технологией для классификации изображений, систем рекомендаций, НЛП и анализа социальных сетей.
• Визуализация графов — это область математики и информатики, находящаяся на стыке геометрической теории графов и визуализации информации. Это связано с визуальным представлением графиков, которое выявляет структуры и аномалии, которые могут присутствовать в данных, и помогает пользователю понять графики.
• Прогнозирование ссылок — важная задача в социальных сетях, где важно делать выводы о социальных взаимодействиях между объектами или рекомендовать возможных друзей пользователям. Он также использовался в задачах рекомендательных систем и прогнозировании преступных ассоциаций.

GNN в компьютерном зрении

GNN — это новый мощный инструмент компьютерного зрения, и их применение растет с каждым днем.

Они могут быть применены к задачам классификации изображений, особенно к тем, где требуется еще много разработок, чтобы машины обладали визуальной интуицией человека.

В одной из таких задач, создании графа сцены, модель нацелена на преобразование изображения в семантический граф, состоящий из объектов и их семантических отношений. Учитывая изображение, модели генерации графа сцены обнаруживают и распознают объекты и предсказывают семантические отношения между парами вещей.

GNN в обработке естественного языка

Графовые нейронные сети (GNN) — мощный инструмент для решения многих проблем NLP.

GNN использовались для решения таких задач, как классификация текста, использование семантики в машинном переводе, геолокация пользователя и извлечение отношений. В последнее время GNN также стали применяться для ответов на вопросы.

GNN в других доменах

С момента своего изобретения в 1960-х годах GNN применялись для решения различных задач и областей. Они использовались для создания моделей для выявления заболеваний, прогнозирования социальных тенденций и закономерностей, а также прогнозирования результатов выборов.

Трафик

Проблема прогнозирования трафика является важной частью любой интеллектуальной транспортной системы. Мы можем решить эту проблему с помощью STGNN: мы рассматриваем транспортную сеть как пространственно-временной граф, где узлы — это датчики, установленные на дорогах, а расстояние между парами узлов измеряет ребра. Средняя скорость трафика каждого узла в пределах окна имеет динамический ввод.

Химия

Узлы и ребра графа представляют структуру молекулы. Узлы — это атомы, а ребра — это химические связи.

Вы можете использовать графики для анализа молекулярной структуры молекул или соединений.

Часто задаваемые вопросы

1. Для чего используется нейронная сеть Graph?

Графовые нейронные сети — это тип нейронной сети, которую можно использовать для непосредственной обработки графов. Раньше эти сети могли обрабатывать только графы целиком.

Графовые нейронные сети могут затем предсказывать узлы или ребра в графах. Модели, построенные на графовых нейронных сетях, будут иметь три основных направления: задачи, ориентированные на узлы, задачи, ориентированные на ребра, и задачи, ориентированные как на узлы, так и на ребра.

2. Как построить график нейронной сети?

GNN похожи на обычные нейронные сети, но лучше. Это класс методов глубокого обучения, которые позволяют легко выполнять задачи прогнозирования на уровне узла, на уровне ребра и на уровне графа.

И самое приятное? Вы можете использовать их непосредственно на графиках.

3. Что такое нейронная сеть Graph в машинном обучении?

Графовые нейронные сети — это нейронные сети, которые непосредственно работают со структурой графа. В этой статье описывается, как использовать графовые нейронные сети для решения задач машинного обучения и компьютерного зрения.

4. Какие существуют типы нейрографовых сетей?

Существует три основных типа нейронных графовых сетей:

• Нейронная сеть с рекуррентным графом,
• Пространственная сверточная сеть
• Спектральная сверточная сеть.

5. Что такое CNN и GNN?

Сверточные нейронные сети (CNN) и графовые нейронные сети (GNN) — это два типа методов глубокого обучения, которые можно использовать для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. CNN — это искусственные нейронные сети, используемые для распознавания и обработки изображений. В то же время GNN — это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами.

6. В чем разница между GNN и GCN?

CNN и GNN — это два типа нейронных сетей.