Источник: Nuances of Programming Графовые нейронные сети (GNN) представляют собой одну из наиболее интересных и быстро развивающихся архитектур в области глубокого обучения. Будучи моделями глубокого обучения, предназначенными для обработки данных, структурированных в виде графов, GNN обладают универсальностью и огромными обучающими возможностями. Среди различных типов GNN наиболее распространенной и широко применяемой моделью стали графовые сверточные сети (GCN). Инновационность GCN обусловлена...

Определение. Пусть G – ориентированный граф. Пусть Mc – квадратная матрица, строки и столбцы которой обозначены вершинами ориентированного графа G. Элемент i-ой строки и j-гo столбца матрицы Mc, обозначаемый cij, равен единице, если имеется ребро из i-ой вершины в j-ую вершину, и равен нулю в противном случае. Матрица Mc называется матрицей смежности графа G. Замечание. Для сокращения записи обозначения строк и столбцов в матрицах смежности можно опускать, но рекомендуется их оставлять, особенно в матрицах больших размерностей...

Данный раздел курса требует умения устанавливать соответствие между разными типами данных, основными из которых являются таблицы и графы. В задачах этого раздела необходимо уметь преобразовывать таблицы в графы и наоборот. Граф, взвешенный граф. Граф (или сетевая модель данных) представляет собой набор вершин, соединенных ребрами, и обычно описывается в виде таблицы, например, матрицы смежности или весовой матрицы. Взвешенный граф – это граф, в котором каждому ребру присвоен вес, который может обозначать, например, расстояние между городами или стоимость перевозки...