Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN) foi publicado:
Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.
Para analisar o estado inicial do ambiente, são frequentemente utilizadas modelos que empregam camadas convolucionais ou diversos mecanismos de atenção. No entanto, as arquiteturas convolucionais carecem de compreensão das dependências de longo prazo nos dados brutos, devido aos seus vieses indutivos inerentes. As arquiteturas baseadas em mecanismos de atenção permitem codificar relações de longo prazo ou globais e estudar representações de funções altamente expressivas. Por outro lado, os modelos de convolução de grafos utilizam bem as correlações de vértices locais e vizinhos com base na topologia do grafo, portanto, faz sentido combinar redes de convolução de grafos e Transformadores para modelar interações locais e globais para resolver a busca de estratégias de negociação ótimas.
O algoritmo recentemente apresentado no artigo "Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation" (GTGAN) combina concisamente ambas as abordagens mencionadas. Os autores do GTGAN resolvem a tarefa de criar um projeto arquitetônico realista de uma casa a partir de um grafo de entrada. E o modelo gerador apresentado consiste em três componentes: uma rede neural convolucional de transmissão de mensagens (Conv-MPN), um Codificador de transformador de grafos (GTE) e uma cabeça de geração.
Experimentos qualitativos e quantitativos em três gerações complexas de layout arquitetônico com restrições gráficas, utilizando três conjuntos de dados apresentados no artigo, demonstram que o método proposto pode fornecer resultados superiores aos algoritmos anteriormente apresentados.
Autor: Dmitriy Gizlyk