Введение в графовые нейронные сети. Общая схема построения графовых нейронных сетей без учителя. Задача semi-supervised learning. Фрей мворк Message Passing Neural Networks (MPNN). Фрэймворк GCN (сверточные нейронные сети для решеток и графов). Спектральные модели GNN.
Quiz by Анастасия Кварталова
Feel free to use or edit a copy
includes Teacher and Student dashboards
Measure skillsfrom any curriculum
Measure skills
from any curriculum
Tag the questions with any skills you have. Your dashboard will track each student's mastery of each skill.
With a free account, teachers can
- edit the questions
- save a copy for later
- start a class game
- automatically assign follow-up activities based on students’ scores
- assign as homework
- share a link with colleagues
- print as a bubble sheet
10 questions
Show answers
- Q1Какой фреймворк используется для графовых нейронных сетей, предназначенных для semi-supervised learning?LSTM (долгая краткосрочная память)CNN (сверточные нейронные сети)GCN (сверточные нейронные сети для решеток и графов)RNN (рекуррентные нейронные сети)30s
- Q2Что представляет собой фреймворк Message Passing Neural Networks (MPNN) в контексте графовых нейронных сетей?Фреймворк для определения формы графаФреймворк для автоматического создания датасетовФреймворк для генерации случайных графовФреймворк, который позволяет агрегировать информацию в узлах графа и передавать ее между соседними узлами30s
- Q3Какое предназначение имеют спектральные модели в контексте графовых нейронных сетей?Определение центральности узловПоиск оптимального пути в графеГенерация случайных графовАнализ структуры графа на основе его собственных значений и векторов.30s
- Q4Какая основная задача решается с использованием фреймворка GCN (сверточные нейронные сети для решеток и графов) в контексте графовых нейронных сетей?Эффективное предсказание меток узлов в графе, даже при наличии ограниченного количества обучающих примеров.Автоматическая сегментация данныхОпределение оптимального пути в графеГенерация случайных графов30s
- Q5Какова основная идея фреймворка Message Passing Neural Networks (MPNN) в контексте графовых нейронных сетей?Случайная генерация структуры графаХранение информации только на узлах с наивысшей степеньюПрямое применение классической нейронной сети на графеПодход, основанный на передаче сообщений между узлами графа для агрегации информации и обучения30s
- Q6Каким образом фреймворк GCN (сверточные нейронные сети для решеток и графов) обрабатывает информацию на узлах графа?Применяет операцию активации к каждому узлу независимо от соседейПроводит случайные обходы графа для анализа информацииИгнорирует структуру графа и рассматривает все узлы как равнозначныеПрименяет операцию свертки для агрегации информации с учетом структуры графа и соседей каждого узла.30s
- Q7Чем отличаются графовые нейронные сети от классических нейронных сетей?Классические нейронные сети всегда эффективнее на графахГрафовые нейронные сети специально разработаны для работы с данными, представленными в виде графов, учитывая их топологию и связи между элементами.Графовые нейронные сети имеют более низкую скорость обученияГрафовые нейронные сети не могут работать с большими объемами данных30s
- Q8В чем заключается основная идея semi-supervised learning в контексте графовых нейронных сетей?Использование как размеченных, так и неразмеченных данных для обучения модели с целью улучшения качества классификации.Игнорирование неразмеченных данных в обучении моделиИспользование только размеченных данных для обучения моделиПрименение только неразмеченных данных для классификации30s
- Q9Что представляет собой фрэймворк GCN (сверточные нейронные сети для решеток и графов) в контексте графовых нейронных сетей?Фрэймворк GCN позволяет эффективно обрабатывать информацию на графах путем агрегации и применения операции свертки к соседним узлам.Фрэймворк для обучения нейронных сетей на текстовых данныхФрэймворк для автоматической кластеризации узлов в графеФрэймворк для генерации случайных графов30s
- Q10Какую роль играет фреймворк Message Passing Neural Networks (MPNN) в контексте графовых нейронных сетей?MPNN обрабатывает только информацию на центральных узлах графаMPNN игнорирует связи между узлами и рассматривает каждый изолированноMPNN используется для случайной генерации графовMPNN предоставляет механизм передачи информации между узлами графа для учета окружающей структуры и обучения с учетом соседей.30s