গ্রাফ এম্বেডিং কি?


13

আমি সম্প্রতি ডিপওয়াক এবং লাইন হিসাবে গ্রাফ এম্বেডিং জুড়ে এসেছি। তবে গ্রাফ এম্বেডিং বলতে কী বোঝায় এবং কখন এটি ব্যবহার করতে হবে (অ্যাপ্লিকেশনগুলি) তা এখনও আমার কাছে পরিষ্কার ধারণা নেই? কোন পরামর্শ স্বাগত!


1
একটি গ্রাফ এম্বেডিং গ্রাফগুলির জন্য একটি এম্বেডিং! সুতরাং এটি গ্রাফ নেয় এবং গ্রাফ, প্রান্ত বা শীর্ষেগুলির জন্য এম্বেডিংগুলি দেয়। এম্বেডিংগুলি অনুরূপ অনুসন্ধান সক্ষম করে এবং সাধারণত উপস্থাপনা সরবরাহ করে মেশিন শেখার সুবিধার্থে ।
এমরে

@ এম্বেডিং এর অর্থ কী? :)
ভলকা

1
এম্বেডের অর্থ হিসাবে, কিছুকে কিছু স্থির করে। গ্রাফ এম্বেডিং এক ধরণের পৃষ্ঠের উপরের অংশকে ঠিক করা এবং একটি নেটওয়ার্ক বলতে প্রতিনিধিত্ব করতে প্রান্তগুলি আঁকার মতো। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ প্ল্যানার গ্রাফটি প্রান্ত ক্রসিং ছাড়াই পৃষ্ঠের সাথে এম্বেড করা যেতে পারে । ওজনগুলি প্রান্তগুলিতে এবং যথাযথ প্রান্ত দৈর্ঘ্য হিসাবে নির্ধারিত হতে পারে। @ ইমর উল্লিখিত সাদৃশ্য অনুসন্ধান ইত্যাদি হিসাবে আমাদের বুঝতে / অনুমান করতে সহায়তা করে2D
কিরিতি গাক ২

@ কিরিতিগাক ধন্যবাদ :) তাদের আসল বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী? তারা বলে যে তারা সুপারিশ এবং সমস্ত জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? কিন্তু কিভাবে?
ভোলকা

1
ইউটিউব ভিডিও সুপারিশটি এমন একটি মডেল হিসাবে ভিজ্যুয়ালাইজ করা যেতে পারে যেখানে আপনি বর্তমানে যে ভিডিওটি দেখছেন তা আপনি যে নোডটি করছেন এবং আপনার প্রস্তাবনায় থাকা পরবর্তী ভিডিওগুলি একই ধরণের ব্যবহারকারীরা পরবর্তী বারে বারে যা দেখেছেন তার উপর ভিত্তি করে আপনার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ অবশ্যই আরও বেশি কারণ যা একটি বিশাল নেটওয়ার্ককে অতিক্রম করতে পারে। এই কাগজটি অ্যাপ্লিকেশন বোঝার জন্য একটি সহজ ভাল পড়া।
কিরিতি গাক

উত্তর:


19

গ্রাফ এম্বেডিং প্রাসঙ্গিক নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্য সংরক্ষণের সময় কোনও নেটওয়ার্ক থেকে ভেক্টর স্পেসে ম্যাপিং শিখতে পারে।

গ্রাহকের চেয়ে ডেটা সায়েন্সে ভেক্টর স্পেসগুলি আরও কার্যকর। গ্রাফগুলিতে প্রান্ত এবং নোড থাকে, সেই নেটওয়ার্ক সম্পর্কগুলি কেবল গণিত, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি নির্দিষ্ট উপসেট ব্যবহার করতে পারে। ভেক্টরের স্পেসগুলিতে সেই ডোমেনগুলির থেকে আরও সমৃদ্ধ একটি টুলসেট রয়েছে। অতিরিক্তভাবে, ভেক্টর অপারেশনগুলি সমতুল্য গ্রাফ ক্রিয়াকলাপগুলির তুলনায় প্রায়শই সহজ এবং দ্রুত হয়।

একটি উদাহরণ নিকটতম প্রতিবেশীদের সন্ধান করা। আপনি গ্রাফের নোড থেকে অন্য নোডে "হप्स" সম্পাদন করতে পারেন। বেশ কয়েকটি হپسের পরে অনেক রিয়েল-ওয়ার্ল্ড গ্রাফগুলিতে খুব কম অর্থবহ তথ্য রয়েছে (যেমন, বন্ধুদের বন্ধুদের বন্ধুদের প্রস্তাবনা)। তবে, ভেক্টর স্পেসগুলিতে, আপনি পরিমাণগত ফলাফলগুলি (যেমন, ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব বা কোসিন সাদৃশ্য) পেতে দূরত্বের মেট্রিক ব্যবহার করতে পারেন। আপনার যদি অর্থবহ ভেক্টর জায়গাতে পরিমাণগত দূরত্বের মেট্রিক থাকে তবে নিকটবর্তী প্রতিবেশীদের সন্ধান করা সোজা।

" গ্রাফ এম্বেডিং কৌশল, অ্যাপ্লিকেশন এবং পারফরম্যান্স: একটি সমীক্ষা " একটি ওভারভিউ নিবন্ধ যা আরও বিস্তারিতভাবে যায়।


26

গ্রাফ এম্বেডিংগুলি কী কী? "গ্রাফ এম্বেডিংস" আজ মেশিন লার্নিংয়ের একটি উত্তপ্ত অঞ্চল। এর মূল অর্থ গ্রাফের "সুপ্ত ভেক্টরের উপস্থাপনা" সন্ধান করা যা গ্রাফের টপোলজি (খুব প্রাথমিক অর্থে) ক্যাপচার করে। আমরা এই "ভেক্টর প্রতিনিধিত্ব" সমৃদ্ধ-ভার্টেক্স সম্পর্ক, প্রান্ত-তথ্য ইত্যাদি বিবেচনা করে সমৃদ্ধ করতে পারি গ্রাফটিতে মোটামুটি দুটি স্তর এম্বেডিং রয়েছে (অবশ্যই আমরা যে কোনও সময় লজিকভাবে পুরো গ্রাফকে বিভক্ত করে আরও স্তরের সংজ্ঞা দিতে পারি বিভিন্ন আকারের অনুচ্ছেদ):

  • ভার্টেক্স এম্বেডিংস - এখানে আপনি প্রদত্ত গ্রাফটিতে প্রতিটি শীর্ষবিন্দুর সুপ্ত ভেক্টর উপস্থাপনা পাবেন। এরপরে আপনি এই ভেক্টরগুলিকে স্পেসে প্লট করে বিভিন্ন উল্লম্বের তুলনা করতে পারেন এবং আকর্ষণীয়ভাবে "অনুরূপ" শীর্ষকোষগুলি একে অপরের নিকটে প্লট করা হয় যা ভিন্ন বা কম সম্পর্কিত than এটি একই কাজ যা পেরোজ্জির "ডিপওয়াক" এ করা হয়েছে।
  • গ্রাফ এম্বেডিংস - এখানে আপনি পুরো গ্রাফের সুপ্ত ভেক্টর উপস্থাপনা খুঁজে পাবেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনার কাছে একটি যৌগিক রাসায়নিক যৌগ রয়েছে যার জন্য আপনি পরীক্ষা করতে চান কোন যৌগগুলি একে অপরের সাথে সমান, গ্রুপে কত ধরণের যৌগ রয়েছে (গুচ্ছ) ইত্যাদি You আপনি এই ভেক্টরগুলি ব্যবহার করতে পারেন এবং এগুলিকে মহাকাশে প্লট করতে পারেন এবং উপরের সমস্ত তথ্য সন্ধান করুন। ইয়ানারদ্যাগ "ডিপ গ্রাফ কার্নেলস" এ এটিই কাজ করে।

অ্যাপ্লিকেশন - সাবধানে তাকানোর দ্বারা, এম্বেডিংগুলি "সুপ্ত" উপস্থাপনা যার অর্থ গ্রাফের একটি | ভি | * | ভি | সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স যেখানে | ভি | = 1 এম, অ্যালগরিদমে 1M * 1M সংখ্যা ব্যবহার করা বা প্রক্রিয়া করা শক্ত। সুতরাং, মাত্রা 'ডি' এর সুপ্ত এম্বেডিং, যেখানে ডি << | ভি |, সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স তৈরি করবে | ভি | * ডি এবং ব্যবহারে তুলনামূলক সহজ। আর একটি অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে - একটি সাধারণ দৃশ্যের বিষয়টি বিবেচনা করুন যেখানে আমরা সামাজিক নেটওয়ার্কে অনুরূপ আগ্রহী ব্যক্তিদের কাছে পণ্যগুলির সুপারিশ করতে চাই। ভার্টেক্স এম্বেডিংগুলি পেয়ে এখানে (এটির অর্থ প্রতিটি ব্যক্তির ভেক্টর উপস্থাপনা), আমরা এই ভেক্টরগুলিকে চক্রান্ত করে অনুরূপগুলি খুঁজে পেতে পারি এবং এটি সুপারিশকে সহজ করে তোলে। এগুলি কিছু অ্যাপ্লিকেশন এবং অন্য কিছু রয়েছে। আপনি একটি দুর্দান্ত জরিপ কাগজ উল্লেখ করতে পারেন - গ্রাফ এম্বেডিং প্রযুক্তি, একটি সমীক্ষা

কোথা থেকে এলো সব? এই অঞ্চলে প্রচুর কাজ হয়েছে এবং প্রায় সবগুলিই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষেত্রে গ্রাউন্ডব্রেকিং গবেষণা থেকে এসেছে - মিকোলভের "ওয়ার্ড 2 ভেক"। আপনি যদি গ্রাফ এম্বেডিংগুলিতে গবেষণা শুরু করতে চান তবে আমি প্রথমে ওয়ার্ড 2Vec কীভাবে কাজ করে তা বোঝার পরামর্শ দেব। আপনি চমৎকার ব্যাখ্যা জানতে পারেন - Word2Vec প্যারামিটার লার্নিং ব্যাখ্যা এবং স্ট্যানফোর্ড বক্তৃতা । তারপরে আপনি তালিকাভুক্ত কাগজপত্রগুলিতে ঝাঁপিয়ে পড়তে পারেন। এই কাজগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে:


2
Wowww !! এটি একেবারে নিখুঁত উত্তর is অনেক অনেক ধন্যবাদ :) খুব ভাল হয়েছে :)
ভলকা

হাই মৌসাম জৈন। নেটওয়ার্কের গুরুত্বপূর্ণ নোডগুলি সনাক্ত করতে আমি গ্রাফ এম্বেডিংগুলি ব্যবহার করতে পারি কিনা দয়া করে আমাকে জানান?
ভোলকা

হাই, ভোলকা এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, আমার জানা দরকার যে আপনি কোন ধরণের গ্রাফ নিয়ে কাজ করছেন; এটি কি টুইটার, ফেসবুক, রেডডিট বা অন্য কিছু?
ফ্লাইটডোপ

ধন্যবাদ তোমার উত্তরের জন্য. আমি আসলে একটি সোশ্যাল নেটওয়ার্কে কাজ করছি যেখানে আমি সর্বাধিক সামাজিক লোককে সনাক্ত করতে চাই :)
ভলকা

0

কাগজে লেভিন ইট.এল দ্বারা র্যান্ডম ডট পণ্য গ্রাফের সর্বজনীন এমবেডিংয়ের জন্য একটি কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য কাগজ, একটি নির্দিষ্ট ধরণের গ্রাফ এম্বেডিং (ওমনিবাস এম্বেডিং) গ্রাফ এম্বেডিংকে একটি পদ্ধতি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে "যেখানে গ্রাফের শীর্ষগুলি একটি নিম্ন-মাত্রিক ইউক্লিডিয়ান স্পেসে ভেক্টরগুলিতে ম্যাপ করা হয়।" আরও তথ্যের জন্য লিঙ্কটি চেক করুন।


ফোরামে স্বাগতম। আপনি যদি কোনও কাগজের উল্লেখ করতে চান তবে দয়া করে লেখার অংশ হিসাবে এর নামটিও লিখুন (কারণ লিঙ্কগুলি ভেঙে যেতে পারে)।
মার্ক.এফ
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.