Теория графов и нейронные сети в распознавании объектов — в чем преимущество графов? Доброго дня! Получил задание расписать преимущества теории графов перед нейронными сетями в распознавании объектов. Копаюсь - пока нашел лишь то, что нейронные сети необходимо все время обучать для достижения высокоточных результатов, а так же их работа завязана на мощной технической части, тогда как графы менее ресурсоемкие и лучше подходят для задач малого и среднего размера. То есть для пункта "привести доказательства" мало что готово, посему прошу помощи - какие ресурсы стоит использовать, статьи, книги, лекции? Заранее спасибо!

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Добрый день!

Для детального исследования преимуществ теории графов перед нейронными сетями в распознавании объектов, вам стоит обратить внимание на следующие материалы:

Статьи и научные работы:

"Graph Convolutional Networks" (Thomas Kipf, Max Welling) - статья о применении графовых сверточных сетей в анализе графовых данных."Graph-Sparse Recovery in 3D Imaging Systems using Learned Convolutional Sparse Coding" (Jeremy Maitin-Shepard, Yi-Hsuan Tsai, Andrew Owens, Maneesh Agrawala) - работа исследует применение графов в проблеме восстановления изображений.

Книги:

"Graph Representation Learning" (Will Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec) - книга о методах представления графов для обучения нейронных сетей."Graph-Based Semi-Supervised Learning" (Amarnag Subramanya, Partha Pratim Talukdar) - исследование методов полу-наблюдаемого обучения на основе графов.

Лекции и онлайн курсы:

Coursera и Udemy предлагают курсы по теории графов и их применению в машинном обучении, которые могут помочь вам лучше понять преимущества использования графов.

Надеюсь, эти ресурсы помогут вам в изучении и подготовке работы о преимуществах теории графов перед нейронными сетями. Удачи!