تعلم التوافق الرسومي العميق مع التضمين المستقل عن القنوات والانتباه الهنغاري

يهدف التوافق الرسومي إلى إقامة تطابق بين العقد في رسمين بيانيين، وهو مشكلة تبادلية كلاسيكية وغالبًا ما تكون من النوع NP-Complete. حتى وقت قريب جدًا، بدأت الطرق العميقة للتوافق الرسومي في الاعتماد على الشبكات العميقة لتحقيق دقة في التوافق لم تُسبق لها مثيل. في هذا الاتجاه، تقدم هذه الورقة مساهمتين متكاملتين يمكن إعادة استخدامهما كوحدات إضافية في الدراسات السابقة: أولًا، استراتيجية جديدة لتمثيل العقد والحواف تُحاكي استراتيجية المتعددة الرؤوس في نماذج الانتباه، وتسمح بدمج المعلومات في كل قناة بشكل مستقل. على عكس ذلك، كانت الدراسات السابقة تأخذ بعين الاعتبار فقط تمثيل العقد. ثانيًا، تم تصميم آلية تغطية عامة على دالة الخسارة لتحسين سلاسة عملية التعلم الهدف في التوافق الرسومي. باستخدام خوارزمية هنغارية، تقوم هذه الطريقة ببناء طبقة منظمة ومتصلة بشكل نادر بشكل ديناميكي، مع الأخذ بعين الاعتبار أزواج التوافق الأكثر إسهامًا كانتباه صارم. تُظهر الطريقة أداءً تنافسيًا، ويمكنها أيضًا تحسين الطرق المتطورة حاليًا عند استخدامها كوحدة إضافية، من حيث دقة التوافق على ثلاث معايير عامة مفتوحة.