Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN) :
In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.
Der anfängliche Zustand der Umgebung wird am häufigsten mit Modellen analysiert, die Faltungsschichten oder verschiedene Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Bei Faltungsarchitekturen fehlt jedoch das Verständnis für langfristige Abhängigkeiten in den Originaldaten aufgrund inhärenter induktiver Verzerrungen. Architekturen, die auf Aufmerksamkeitsmechanismen beruhen, ermöglichen die Kodierung langfristiger oder globaler Beziehungen und das Erlernen hoch expressiver Merkmalsrepräsentationen. Andererseits nutzen die Modelle der Graphenfaltung lokale und benachbarte Vertex-Korrelationen, die auf der Topologie des Graphen basieren. Daher ist es sinnvoll, Graphenfaltungsnetze und Transformer zu kombinieren, um lokale und globale Interaktionen zu modellieren und so die Suche nach optimalen Handelsstrategien zu realisieren.
Die kürzlich veröffentlichte Arbeit „Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation“ stellt den Algorithmus für das Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN) vor, der diese beiden Ansätze auf prägnante Weise kombiniert. Die Autoren des GTGAN-Algorithmus befassen sich mit dem Problem der Erstellung eines realistischen architektonischen Entwurfs eines Hauses aus einem Eingabegraphen. Das von ihnen vorgestellte Generatormodell besteht aus drei Komponenten: einem Message Passing (Conv-MPN), einem Graph-Transformer-Encoder (GTE) und einem Generierungskopf.
Qualitative und quantitative Experimente an drei komplexen, grafisch eingeschränkten architektonischen Layout-Generationen mit drei Datensätzen, die in dem Papier vorgestellt wurden, zeigen, dass die vorgeschlagene Methode Ergebnisse erzielen kann, die den bisher vorgestellten Algorithmen überlegen sind.
Autor: Dmitriy Gizlyk