Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

week46 FMP

Summarium

Hac hebdomada legi chartam cui titulus Chasing Fairness in Graphs: A GNN Architectura Perspectiva. Haec charta aequa nuntium transitum schema (FMP) ductum proponit per compagem retis neuralis graphiae unicae optimiizationis (GNN), quod spectat ad meliorem graphi notitiarum aequitatem. Accessus hic per duos nucleos gradus fit: primum graphium aggregationis notitiae, et deinde expresse sequens repraesentationem centri cuiusque hominum statisticae ad pondus reducendum. Haec methodus quaestionem optimizationem construit quae aequitatem datam et lenitatem considerat et utitur Fenchel descensus conjugatus et gradientis artificiosam cum characteribus functionis softmax coniunctas ad efficaciter solvendas, nodi repraesentationem generans tam pulchram quam informativum. Quae res in GNN recta infixa est ut meliorem ac subtilitatem operum classificationis nodi sine notitia praeprocessionis emendare possit. Experimentales eventus ostendunt in realibus notitiae datae, FMP melius quam multa exempla baseline facere, suam efficaciam plene comprobare ex perspectivis architecturae exemplaris, efficientiae et sensitivae attributi utendo.

Abstract

Haec septimana scriptor diurna hebdomadis decocta chartam aequitatem in Graphs persequens inscripta est: A GNN Architectura Perspectiva. Haec charta Pulchrum Nuntius Transitus (FMP) inducit propositum ab una optimiizatione compage graphi Neural Networks (GNNs), quod aequitatem augere studet in graphi notitia processus. Hoc FMP consequitur per duos gradus nucleos: primum, graphium aggregatum, et deinde expresse nititur repraesentare centra variarum statisticorum circulorum ad pondus diminuendum. Hic accessus quaestionem optimiizationis praebet quae aequitatem datam et levitatem considerat, ac fenchel duplicationem et gradientem artes descensus pressores, coniuncta cum proprietatibus functionis softmax, ut efficaciter problema solvat et repraesentationes nodi formentur pulchrae et informativae. Haec propositio directe in GNNs infixa est ut meliorem ac subtilitatem operum classificationis nodi emendaret, sine necessitate notitiarum praeprocessionis. Experimentales eventus in notitiass reales mundi ostendunt FMP multa exempla basilinea operari, suam efficaciam comprehendendo confirmare ex prospectibus architecturae exemplaris, efficientiae et utendi attributorum sensibilium.

1. Quaeritur

Persequimur Fairness in Graphs: A GNN Architecture Perspective

作者：Zhimeng Jiang1, Xiaotian Han1, Chao Fan2, Zirui Liu3, Na Zou4, Ali Mostafavi1, Xia Hu3

dimittere; Vol. 38 N. 19: AAAI-24

Link: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30115

2. Abstract

Hic articulus intendit ad meliorem aequitatem per novam GNN compagem pervenire, unde in ipsa compage optimizationis unicae GNN designare proponit.Pulchra Nuntius (FMP) .Notatu dignum est quod FMP ususdamnum entropy crucisDiserte exhibemus usum attributorum sensitivarum in anterioribus transeuntibus ad opera nodi classificationis, dumNon requiritur notitia preprocessing .In FMP, primum usumpolymerizationuti proximo notitia, etBias Mitigation Gradus explicite impellunt data statistica coetus nodi repraesentationis centrum in unum. Hoc modo, consilium FMP ad informationes vicinas utiles aggregare potest et bias mitigare ad meliorem aequitatem et praedictionem mercaturae observantiam consequendam.Nodi divisioExperimenta in munere demonstrant propositae FMP multa baselines outperformare secundum aequitatem et diligentiam in tribus datasetis realibus mundi.

3. FMP

FMP aequis praedictionibus e contextu exemplar spinae consequi potest. Speciatim, pulchra nuntiatio formatur ut problema optimizationi ad simultaneum lenitatem et nodi repraesentationem aequalem persequendam. Algorithms optimizatione deducta et efficax et efficax, forma clausa-pulchra nuntiis oritur. Proposita denique FMP integra GNN in tres gradus integratur, incluso transformatione, aggregatione et deflexione gradus, ut in Figura I ostensum est. Tres hi gradus notiones nodi adhibent, topologia graphia et attributa sensitiva respective.

3.1 Optimization compage

$$\underset{\mathbf{F}}{\min }\frac{{\lambda }_s}{2}tr******({\mathbf{F}}^T\tilde{\mathbf{T}}\mathbf{F})\frac{1}{2}||\mathbf{F}-{\mathbf{X}}_{tr******ans}|{|}_F^2{\lambda }_{f**}||{\Delta }_{s}SF(\mathbf{F})|{|}_1\text{\hspace{1em}(1)}$$

$ tile L $significat\; normalized\; matrix\; Laplacian;$h_s(·)$ et ${h**}_{f**}(\cdot )$ Repraesentat lenitatem et aequitatem metas;$X_{tr******ans}\in R^{n\times {d*****}_{o***u***t}}$ transformatus est${d*****}_{o***u***t}$Dimensio nodi habitus.$F\in R^{n\times {d*****}_{o***u***t}}$nodi lineamenta eiusdem matricis magnitudine aggregata sunt.

Duo priora vocabula conservant similitudinem imaginum nodi connexarum, ita ut lenitas graphi augeatur. Ultimus terminus repraesentationem nodi pulchram urget ita ut mediocris probabilitas praedicta inter diversos coetus sensitivos attributos constans manere possit.

Regularizatio coefficientium λs et λf adaptive moderantur commercii inter laciniarum lenitatem et aequitatem.
$${h**}_s(\mathbf{F})=\underset{\mathbf{F}}{\min }\frac{{\lambda }_s}{2}tr******({\mathbf{F}}^T\tilde{\mathbf{T}}\mathbf{F})\frac{1}{2}||\mathbf{F}-{\mathbf{X}}_{tr******ans}|{|}_F^2$$
Levitas scopum hs(·): Adiacentia matrices in graphis exsistentibus technis nuntiandis normalizantur ad stabilitatem numerorum meliorandam et perficiendum superiorem effectum.Ex prospectu margine-sitate, copiae obiectivae nodi connexae delenimenta repraesentationes similes esse propter
$$tr******({\mathbf{F}}^T\tilde{\mathbf{T}}\mathbf{F})=\sum _{(v_{ego},v_j)\in \mathrm{E}}||\frac{{\mathbf{F}}_{ego}}{\sqrt{{d*****}_{ego}1}}-\frac{{\mathbf{F}}_{ego}}{\sqrt{{d*****}_{j}1}}|{|}_F^2\text{\hspace{1em}(2)}$$
Aequitas finis hf(·): aequitas meta metitur deviationem nodi repraesentationis post aggregationem. Sensitivum attributum eventum vectoris significat sensitivum attributum coetus et coetus magnitudo, summatione signi et pretii absoluti.Sensus attributum eventus vector est
s = 1