الأسبوع 13
$$\gdef \sam #1 {\mathrm{softargmax}(#1)}$$
$$\gdef \vect #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \matr #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \E {\mathbb{E}} $$
$$\gdef \V {\mathbb{V}} $$
$$\gdef \R {\mathbb{R}} $$
$$\gdef \N {\mathbb{N}} $$
$$\gdef \relu #1 {\texttt{ReLU}(#1)} $$
$$\gdef \D {\,\mathrm{d}} $$
$$\gdef \deriv #1 #2 {\frac{\D #1}{\D #2}}$$
$$\gdef \pd #1 #2 {\frac{\partial #1}{\partial #2}}$$
$$\gdef \set #1 {\left\lbrace #1 \right\rbrace} $$
% My colours
$$\gdef \aqua #1 {\textcolor{8dd3c7}{#1}} $$
$$\gdef \yellow #1 {\textcolor{ffffb3}{#1}} $$
$$\gdef \lavender #1 {\textcolor{bebada}{#1}} $$
$$\gdef \red #1 {\textcolor{fb8072}{#1}} $$
$$\gdef \blue #1 {\textcolor{80b1d3}{#1}} $$
$$\gdef \orange #1 {\textcolor{fdb462}{#1}} $$
$$\gdef \green #1 {\textcolor{b3de69}{#1}} $$
$$\gdef \pink #1 {\textcolor{fccde5}{#1}} $$
$$\gdef \vgrey #1 {\textcolor{d9d9d9}{#1}} $$
$$\gdef \violet #1 {\textcolor{bc80bd}{#1}} $$
$$\gdef \unka #1 {\textcolor{ccebc5}{#1}} $$
$$\gdef \unkb #1 {\textcolor{ffed6f}{#1}} $$
% Vectors
$$\gdef \vx {\pink{\vect{x }}} $$
$$\gdef \vy {\blue{\vect{y }}} $$
$$\gdef \vb {\vect{b}} $$
$$\gdef \vz {\orange{\vect{z }}} $$
$$\gdef \vtheta {\vect{\theta }} $$
$$\gdef \vh {\green{\vect{h }}} $$
$$\gdef \vq {\aqua{\vect{q }}} $$
$$\gdef \vk {\yellow{\vect{k }}} $$
$$\gdef \vv {\green{\vect{v }}} $$
$$\gdef \vytilde {\violet{\tilde{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vyhat {\red{\hat{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vycheck {\blue{\check{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vzcheck {\blue{\check{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vztilde {\green{\tilde{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vmu {\green{\vect{\mu}}} $$
$$\gdef \vu {\orange{\vect{u}}} $$
% Matrices
$$\gdef \mW {\matr{W}} $$
$$\gdef \mA {\matr{A}} $$
$$\gdef \mX {\pink{\matr{X}}} $$
$$\gdef \mY {\blue{\matr{Y}}} $$
$$\gdef \mQ {\aqua{\matr{Q }}} $$
$$\gdef \mK {\yellow{\matr{K }}} $$
$$\gdef \mV {\lavender{\matr{V }}} $$
$$\gdef \mH {\green{\matr{H }}} $$
% Coloured math
$$\gdef \cx {\pink{x}} $$
$$\gdef \ctheta {\orange{\theta}} $$
$$\gdef \cz {\orange{z}} $$
$$\gdef \Enc {\lavender{\text{Enc}}} $$
$$\gdef \Dec {\aqua{\text{Dec}}}$$
الجزء اﻷول من المحاضرة
في هذا القسم ، نناقش المعماريات و التفاف الشبكات العصبية الإلتفافية التقليدية. ثم نمتد إلى مجال الرسم البياني. نفهم خصائص الرسم البياني و نحدد التفاف الرسم البياني. أخيرًا ، نقدم الشبكات العصبية الإلتفافية للرسم البياني الطيفي و نناقش كيفية إجراء الالتواء الطيفي.
الجزء الثاني من المحاضرة
يغطي هذا القسم، الطيف الكامل للشبكات الإلتفافية للرسم البياني (GCNs) ، بدءًا من تنفيذ الالتفاف الطيفي من خلال الشبكات الطيفية. ثم يقدم رؤى حول قابلية تطبيق التعريف الإلتفافي الآخر لمطابقة النموذج على الرسوم البيانية، مما يؤدي إلى الشبكات المكانية. يتم تفصيل هياكل مختلفة تستخدم النهجين مع إيجابيات و سلبيات المقابلة و التجارب و المعايير و التطبيقات.
تطبيق عملي
في هذا القسم ، نقدم الشبكة الإلتفافية للرسم البياني (GCN) وهي أحد أنواع المعماريات التي تستخدم بنية البيانات. في الواقع ، يرتبط مفهوم شبكات GCN ارتباطًا وثيقًا بالانتباه الذاتي. بعد فهم الترميز العام والتمثيل والمعادلات لـ GCN ، نتعمق في النظري و الكود لنوع معين من GCN يُعرف باسم Residual Gated GCN.
Ali elfilali