AI 词汇表
人工智能完整词典
Graph Autoencoder
Architecture de réseau neuronal non supervisé composée d'un encodeur et d'un décodeur apprenant à compresser et reconstruire la structure et les attributs d'un graphe.
Graph Reconstruction
Processus visant à reconstruire la matrice d'adjacence ou les attributs du graphe original à partir de la représentation latente compressée.
Latent Space
Espace de représentation de faible dimension où l'encodeur projette les informations du graphe, capturant les caractéristiques essentielles pour la reconstruction.
Encoder Network
Partie de l'auto-encodeur qui transforme les données du graphe en une représentation compacte dans l'espace latent via des opérations de propagation de message.
Decoder Network
Composant qui reconstruit le graphe original à partir de la représentation latente en prédisant les arêtes manquantes et les attributs des nœuds.
Adjacency Matrix Reconstruction
Tâche de reconstruction spécifique visant à prédire la matrice d'adjacence du graphe original à partir des embeddings latents.
Feature Reconstruction
Objectif de reconstruction des caractéristiques des nœuds ou des arêtes en plus de la structure topologique du graphe.
Graph Convolutional Autoencoder
Variante d'auto-encodeur utilisant des couches de convolution sur graphe pour capturer les dépendances locales et globales dans la structure du graphe.
变分图自编码器
图自编码器的概率扩展，使用变分方法学习潜在空间上的分布。
深度图信息最大化
一种无监督学习方法，最大化图的全局和局部表示之间的互信息。
图表示学习
机器学习范式，旨在发现无标签图实体的有意义的向量表示。
节点聚类
图自编码器的应用，基于学习到的潜在嵌入将节点分组为社区。
图正则化
约束潜在空间保留原始图结构的技术，通过惩罚扭曲拓扑关系的表示。
图对比学习
通过最大化同一图的不同增强之间的一致性来学习图表示的方法。
图去噪自编码器
鲁棒变体，学习从结构或属性噪声损坏的版本重构干净的图。
图注意力自编码器
集成注意力机制的架构，在编码和解码时对邻居的贡献进行不同加权。