एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNN)
ग्राफ संरचित डेटा को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन की गई डीप लर्निंग आर्किटेक्चर, जो मैसेज प्रोपेगेशन के माध्यम से नोड्स और एजेस के प्रतिनिधित्व को सीखने की अनुमति देती है।
ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम (TSP)
एनपी-कठिन ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या जो एक भारित पूर्ण ग्राफ में प्रत्येक शीर्ष से ठीक एक बार गुजरने वाले न्यूनतम वजन वाले हैमिल्टनियन चक्र की तलाश करती है।
न्यूनतम शीर्ष आवरण
शीर्षों का न्यूनतम सेट जैसे कि ग्राफ के प्रत्येक किनारे का कम से कम एक सिरा इस सेट में हो, संयोजनात्मक अनुकूलन की मौलिक समस्या।
ग्राफ रंगाई
ग्राफ के शीर्षों को रंग आवंटित करना ताकि दो आसन्न शीर्षों का रंग समान न हो, उपयोग किए गए कुल रंगों की संख्या को कम करने का लक्ष्य।
ग्राफ पर सुदृढीकरण सीखना
आरएल और ग्राफ संरचनाओं को जोड़ने वाला दृष्टिकोण जहां एजेंट ग्राफ टोपोलॉजी पर वैश्विक उद्देश्य को अनुकूलित करने के लिए नोड्स/एजेस पर निर्णय लेता है।
न्यूनतम विस्तार वृक्ष
सभी शीर्षों को शामिल करने वाला चक्र-मुक्त संयोजित उप-ग्राफ जिसमें किनारों के वजन का योग न्यूनतम हो, क्रुस्कल या प्राइम एल्गोरिदम द्वारा कुशलतापूर्वक हल किया जाता है।
अधिकतम प्रवाह
किनारों पर क्षमताओं वाले निर्देशित ग्राफ में स्रोत और सिंक के बीच संभावित अधिकतम प्रवाह निर्धारित करने वाली समस्या।
समुदाय पहचान
ग्राफ में सघनता से जुड़े नोड्स के समूहों की पहचान, मॉड्यूलरिटी मेट्रिक्स या अनसुपरवाइज्ड लर्निंग दृष्टिकोणों का उपयोग करना।
ग्राफ केंद्रीयता
एक नेटवर्क में नोड्स के सापेक्ष महत्व का मूल्यांकन करने वाले मेट्रिक्स का सेट, जिसमें डिग्री केंद्रीयता, बिचौलिया केंद्रीयता, निकटता केंद्रीयता और आइगेनवेक्टर केंद्रीयता शामिल हैं।
ग्राफ सिम्युलेटेड एनीलिंग
ग्राफ समस्याओं पर लागू थर्मोडायनामिक्स से प्रेरित एक मेटाह्यूरिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक, जो घटती संभावना के साथ खराब समाधानों को स्वीकार करती है।
ग्राफ के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम
एक विकासवादी दृष्टिकोण जहां क्रोमोसोम ग्राफ समाधानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, कॉम्बिनेटोरियल समाधान स्थान का पता लगाने के लिए क्रॉसओवर और म्यूटेशन का उपयोग करते हैं।
ग्राफ पर मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन
ग्राफ संरचनाओं पर कई विरोधाभासी उद्देश्यों का एक साथ समाधान, जो गैर-प्रभावित समाधानों का एक पैरेटो फ्रंट उत्पन्न करता है।
ग्राफ आइसोमोर्फिज्म समस्या
यह निर्धारित करना कि क्या दो ग्राफ शीर्षों के अलग-अलग लेबलिंग के बावजूद संरचनात्मक रूप से समान हैं, जटिलता सिद्धांत में एक प्रमुख समस्या है।
मैक्सिमम कट ऑप्टिमाइज़ेशन
एक एनपी-कठिन समस्या जो दो सेटों के बीच कट को पार करने वाले किनारों के कुल वजन को अधिकतम करने वाले शीर्षों का एक विभाजन ढूंढती है।
ग्राफ में रूटिंग एल्गोरिदम
नेटवर्क में इष्टतम या लगभग इष्टतम पथ निर्धारित करने वाली तकनीकों का सेट, जो गतिशील अनुकूलन के लिए ह्यूरिस्टिक्स और सीखने को जोड़ती है।
ग्राफ पर स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग
डेटा को एक ऐसे स्थान में प्रोजेक्ट करने के लिए ग्राफ के लाप्लासियन के आइगेनवेक्टर्स का उपयोग करने वाली विभाजन विधि, जहां क्लस्टरिंग तुच्छ हो जाती है।