Teoría de Grafos
Explora 41 términos de IA en Teoría de Grafos
Grafo bipartito
Un grafo bipartito es un tipo de grafo que tiene dos conjuntos distintos de vértices con aristas solo entre los conjuntos.
Medida de centralidad
CMUna medida de centralidad cuantifica la importancia de los nodos en una red.
Coeficiente de Agrupamiento
El coeficiente de agrupamiento mide el grado en que los nodos en un grafo tienden a agruparse entre sí.
Gráfico Completo
K_nUn grafo completo es un tipo de grafo donde cada par de vértices distintos está conectado por un borde único.
DeepWalk
DWDeepWalk es un algoritmo de aprendizaje automático para aprender incrustaciones de nodos en redes grandes mediante caminatas aleatorias.
Arista Dirigida
Una arista dirigida es una conexión entre nodos en un grafo que tiene una dirección específica, indicando una relación unidireccional.
Grafo dirigido
Un grafo dirigido es un conjunto de nodos conectados por aristas que tienen una dirección específica, indicando una relación unidireccional.
Gráfico dinámico
DGUn gráfico dinámico es un gráfico que cambia con el tiempo, permitiendo la adición o eliminación de nodos y aristas.
Embedding de aristas
EELa embedding de aristas es una técnica en el aprendizaje de representación de grafos que asigna vectores a las aristas en un grafo para un mejor análisis y procesamiento.
Atención en Grafos
GATLa Atención en Grafos es un mecanismo de red neuronal que se enfoca selectivamente en nodos importantes en datos de grafos para mejorar el aprendizaje.
Autoencoder de Grafos
GAEUn autoencoder de grafos es una red neuronal utilizada para aprender representaciones de datos estructurados en grafos.
Agrupamiento de Grafos
GCEl agrupamiento de grafos agrupa nodos en un grafo en clústeres basados en sus conexiones.
Convolución en Grafos
GCNLa convolución en grafos es un método para procesar datos estructurados como grafos utilizando redes neuronales.
Embedding de Grafos
La incrustación de grafos es una técnica que transforma datos de grafos en un espacio vectorial continuo para facilitar el análisis y el aprendizaje automático.
Laplaciano del Grafo
GLEl Laplaciano del Grafo es una representación matricial de un grafo, que captura su estructura y propiedades.
Mapa de Eigen de Laplaciano de Grafos
GLEUn Mapa de Eigenvalores del Laplaciano de Grafos es una técnica para la reducción de dimensionalidad usando teoría de grafos.
Regularización de Grafos
GRLa regularización de grafos es una técnica que mejora los modelos de aprendizaje automático al incorporar estructuras de grafos en el proceso de entrenamiento.
Aprendizaje de Representación de Grafos
GRLEl Aprendizaje de Representación de Grafos es una técnica en IA para aprender a partir de datos estructurados en grafos.
Reescritura de Grafos
GRLa reescritura de grafos es un método para transformar grafos basado en reglas específicas, comúnmente utilizado en ciencias de la computación y IA.
Procesamiento de Señales en Grafos
GSPEl Procesamiento de Señales en Grafos (GSP) analiza señales definidas en grafos, extendiendo los conceptos tradicionales de procesamiento de señales a datos en red.
Esparsificación de grafos
GSLa esparcimiento de grafos reduce el número de aristas en un grafo mientras preserva sus propiedades esenciales.
Emparejamiento codicioso
GMLa coincidencia codiciosa es un enfoque algorítmico que empareja elementos en función de beneficios inmediatos, a menudo utilizado en problemas de optimización.
Grafo Heterogéneo
HGUn grafo heterogéneo es un tipo de grafo que contiene múltiples tipos de nodos y aristas.
Atención de hipergráfico
HGALa Atención en Hipergráficos es una técnica de redes neuronales que extiende los mecanismos de atención a hipergráficos para mejorar la representación de datos.
Vecindario K-Hop
K-HopK-hop neighborhood refers to the set of nodes within 'k' hops in a graph from a specific starting node.
Grafo de los K vecinos más cercanos
K-NNGUn grafo de K-Vecinos más cercanos es una estructura de datos que conecta puntos con sus vecinos más cercanos para una búsqueda y análisis eficientes.
Kruskal’s Tree
KruskalKruskal's Tree is a method for finding the minimum spanning tree of a graph using edge weights.
Propagación de etiquetas
PLLa propagación de etiquetas es un algoritmo de aprendizaje semi-supervisado utilizado para clasificar datos en redes.