Nucleele grafice: Stadiul actual al tehnologiei și provocările viitoare

Titlul original:

Graph Kernels: State-Of-The-Art and Future Challenges

Conținutul cărții:

Dintre structurile de date utilizate frecvent în învățarea automată, grafurile sunt, fără îndoială, una dintre cele mai generale. Grafurile permit modelarea unor obiecte complexe, fiecare dintre acestea putând fi adnotat cu metadate. Cu toate acestea, întrebări aparent simple, cum ar fi determinarea faptului dacă două grafuri sunt identice sau dacă un graf este conținut într-un alt graf, sunt extrem de greu de rezolvat în practică. Prin urmare, metodele de învățare automată care operează pe grafuri trebuie să se confrunte cu necesitatea de a găsi un echilibru între capacitatea de calcul și capacitatea de a valorifica cât mai multe dintre informațiile transmise de fiecare graf. În ultimii 15 ani, au fost propuse numeroase nuclee de graf pentru a rezolva această problemă, făcând astfel posibilă realizarea de predicții atât în cadrul clasificării, cât și al regresiei.

Această monografie oferă o analiză a nucleelor de graf existente, a aplicațiilor acestora, a resurselor de software plus date și o comparație empirică a nucleelor de graf de ultimă generație. Aceasta este împărțită în două părți: prima parte se concentrează pe descrierea teoretică a nucleelor de graf comune.

A doua parte se concentrează pe o evaluare empirică la scară largă a nucleelor de grafuri, precum și pe o descriere a proprietăților dorite și a cerințelor pentru seturile de date de referință. În cele din urmă, autorii prezintă tendințele viitoare și provocările deschise pentru nucleele de graf.

Destinat tuturor cercetătorilor, practicienilor și studenților din domeniul învățării automate, Graph Kernels oferă un studiu cuprinzător și perspicace al diverselor kernel-uri de grafice disponibile în prezent. Acesta oferă cititorului o tipologie detaliată și o analiză a nucleelor de grafice relevante, expunând în același timp relațiile dintre acestea și comentând aplicabilitatea lor pentru anumite tipuri de date. Există, de asemenea, o evaluare empirică pe scară largă a nucleelor de grafuri.