記事「取引におけるニューラルネットワーク：NAFSによるノード依存型グラフ表現」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.08.05 07:17 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：NAFSによるノード依存型グラフ表現」はパブリッシュされました: NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing)手法を紹介します。これは、パラメータの学習を必要としない非パラメトリックなノード表現生成手法です。NAFSは、各ノードの近傍ノードに基づいて特徴量を抽出し、それらを適応的に統合することで最終的なノード表現を生成します。 近年、グラフ表現学習は、ノードクラスタリング、リンク予測、ノード分類、グラフ分類など、さまざまな応用分野で広く利用されています。グラフ表現学習の目的は、グラフの情報をノードの埋め込みとしてエンコードすることです。従来のグラフ表現学習手法は、主にグラフ構造の情報を保持することに焦点を当ててきました。しかし、これらの手法には以下の2つの大きな課題があります。 浅いアーキテクチャ：グラフ畳み込みネットワーク(GCN: Graph Convolutional Network)は、構造情報をより深く捉えるために複数の層を用いますが、層を増やしすぎると「オーバースムージング」が発生し、ノードの埋め込みが区別できなくなるという問題があります。 低スケーラビリティ：GNNベースのグラフ表現学習手法は、計算コストやメモリ消費が大きいため、大規模なグラフへの適用が困難な場合があります。 論文「NAFS:A Simple yet Tough-to-beat Baseline for Graph Representation Learning」の著者らは、これらの問題を解決するために、シンプルな特徴量平滑化と適応的統合に基づく新しいグラフ表現手法を提案しました。ノード依存型特徴量平滑化(NAFS: Node-Adaptive Feature Smoothing)手法は、グラフ構造情報とノード特徴量の両方を活用して、優れたノード埋め込みを生成します。著者らは、ノードごとに「平滑化速度」が大きく異なることに着目し、各ノードに対して平滑化を適応的に調整します。これは、低次数および高次数の近傍情報の両方を活用して実現されます。さらに、異なる平滑化手法によって得られた特徴量をアンサンブル（集合）することで、より表現力の高い特徴を生成します。NAFSは学習を必要としないため、学習コストを大幅に削減し、大規模グラフにも効率的にスケーリング可能です。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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近年、グラフ表現学習は、ノードクラスタリング、リンク予測、ノード分類、グラフ分類など、さまざまな応用分野で広く利用されています。グラフ表現学習の目的は、グラフの情報をノードの埋め込みとしてエンコードすることです。従来のグラフ表現学習手法は、主にグラフ構造の情報を保持することに焦点を当ててきました。しかし、これらの手法には以下の2つの大きな課題があります。
論文「NAFS:A Simple yet Tough-to-beat Baseline for Graph Representation Learning」の著者らは、これらの問題を解決するために、シンプルな特徴量平滑化と適応的統合に基づく新しいグラフ表現手法を提案しました。ノード依存型特徴量平滑化(NAFS: Node-Adaptive Feature Smoothing)手法は、グラフ構造情報とノード特徴量の両方を活用して、優れたノード埋め込みを生成します。著者らは、ノードごとに「平滑化速度」が大きく異なることに着目し、各ノードに対して平滑化を適応的に調整します。これは、低次数および高次数の近傍情報の両方を活用して実現されます。さらに、異なる平滑化手法によって得られた特徴量をアンサンブル（集合）することで、より表現力の高い特徴を生成します。NAFSは学習を必要としないため、学習コストを大幅に削減し、大規模グラフにも効率的にスケーリング可能です。
作者: Dmitriy Gizlyk