HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

خوارزمية أساسية بسيطة لتصنيف الرسوم البيانية

Nathan de Lara Edouard Pineau

الملخص

تلقى تصنيف الرسوم البيانية مؤخرًا اهتمامًا كبيرًا من مختلف مجالات التعلم الآلي، مثل طرق النواة (kernel methods)، والنمذجة التسلسلية (sequential modeling)، وغرس الرسوم البيانية (graph embedding). تقدم جميع هذه الأساليب نتائج واعدة مع قدراتها وإعاقاتها المتنوعة. ومع ذلك، فإن معظمها يعتمد على الرياضيات المعقدة ويحتاج إلى قوة حوسبة كبيرة لتحقيق أفضل أدائها. نقترح خوارزمية بسيطة وسريعة تعتمد على التحليل الطيفي لمصفوفة لابلاس للرسم البياني لأداء تصنيف الرسوم البيانية والحصول على أول درجة مرجعية لمجموعة بيانات. نوضح أن هذا الأسلوب يحقق نتائج تنافسية مقارنة بالخوارزميات المتقدمة حاليًا.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
خوارزمية أساسية بسيطة لتصنيف الرسوم البيانية | مستندات | HyperAI