Библиографическое описание:Мультиреляционная графовая нейронная сеть на основе взаимной информации : доклад, тезисы доклада / М. Чжаньцзюнь, Л. А. Казаковцев, А. А. Ступина. - [Б. м. : б. и.], 2026. - Текст : непосредственный // Достижения науки и технологий (ДНиТ-V-2026) : сборник научных статей по материалам V Всероссийской (национальной) научной конференции. - Красноярск, 2026. - С. 438-444. - ISBN 9785605323549.
Аннотация:В статье представлена нейронная сеть на основе взаимной информации мультиреляционных графов, которая формирует новый механизм обучения графов знаний, позволяющий решить проблему несвязности графов путем распространения взаимной информации на мультиреляционные графы, а также расширяющий возможности моделирования глобальной структуры графов, сохраняя при этом чувствительность к локальной структуре.
This paper presents Mutual Information-Driven Multi-Relational Graph Neural Network, which designs a new learning mechanism to solve the knowledge graph non-connectivity problem by extending mutual information maximization to multi-relational graphs, and enhances the global graph structure modeling capability while maintaining the local structure sensitivity.
Источник:Достижения науки и технологий (ДНиТ-V-2026)
Номера страниц:438-444
Держатель оригинала документа:Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева, Сибирский федеральный университет
Мероприятие:V Всероссийская (национальная) научная конференция «Достижения науки и технологий» (ДНиТ-V-2026) (Красноярск, 2026 ; 26.02 - 27.02)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
