stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
منتخب ماليزيا لكرة القدم للسيدات
سجل المنافسة > AFF Women's Championship

| AFF Women's Championship> السنة | AFF Women's Championship> النتيجة | AFF Women's Championship> لعب | AFF Women's Championship> فاز | AFF Women's Championship> تعادل* | AFF Women's Championship> خسر | AFF Women's Championship> له | AFF Women's Championship> عليه | AFF Women's Championship> فرق | AFF Women's Championship>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  2004 | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك |  |
|  2006 | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك |  |
|  2007 | المركز الرابع | 4 | 2 | 0 | 3 | 4 | 21 | –17 |  |
|  2008 | مرحلة المجموعات | 4 | 0 | 0 | 4 | 1 | 24 | –23 |  |
|  2011 | مرحلة المجموعات | 3 | 0 | 1 | 2 | 3 | 18 | –15 |  |
|  2012 | مرحلة المجموعات | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 | 7 | –5 |  |
|  2013 | مرحلة المجموعات | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 9 | –9 |  |
|  2015 | مرحلة المجموعات | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 14 | –14 |  |
|  2016 | مرحلة المجموعات | 3 | 1 | 0 | 2 | 14 | 6 | +8 |  |
| الاجمالي | 7/9 | 23 | 3 | 1 | 20 | 24 | 99 | –75 |  |
سجل المنافسة > SEA Games

| SEA Games Women's Tournament> السنة | SEA Games Women's Tournament> النتيجة | SEA Games Women's Tournament> لعب | SEA Games Women's Tournament> فاز | SEA Games Women's Tournament> تعادل* | SEA Games Women's Tournament> خسر | SEA Games Women's Tournament> له | SEA Games Women's Tournament> عليه | SEA Games Women's Tournament> فرق | SEA Games Women's Tournament>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  1985 | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك |  |
|  1995 | المركز الثاني | 5 | 2 | 1 | 2 | 7 | 5 | +2 |  |
|  1997 | مرحلة المجموعات | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | –1 |  |
|  2001 | مرحلة المجموعات | 3 | 1 | 0 | 2 | 3 | 7 | –4 |  |
|  2003 | المركز الرابع | 5 | 0 | 2 | 3 | 4 | 19 | –15 |  |
|  2005 | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك | لم يشارك |  |
|  2007 | مرحلة المجموعات | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 11 | –11 |  |
|  2009 | مرحلة المجموعات | 4 | 0 | 0 | 4 | 1 | 34 | –33 |  |
|  2013 | المركز الرابع | 4 | 1 | 0 | 3 | 4 | 17 | –13 |  |
| الاجمالي | 7/9 | 25 | 4 | 4 | 17 | 20 | 95 | –75 |  |
Notes:
Red border colour indicates tournament was held on home soil.
These matches are not regarded as part of the national team's record, nor are caps awarded.
مراجع

↑  "FAM Sponsors". مؤرشف من الأصل في 2018-12-22. اطلع عليه بتاريخ 2016-03-29. See at the bottom of the website.
↑  "Nike Malaysia 2014-2015 Kits Released". Footy Headlines. 31 أكتوبر 2014. مؤرشف من الأصل في 2016-03-29. اطلع عليه بتاريخ 2016-03-29.
↑  Edson C. Tandoc Jr. (13 أبريل 2005). "Tourism boost for Marikina". Philippine Daily Inquirer. مؤرشف من الأصل في 2019-12-07. اطلع عليه بتاريخ 2012-06-11.
| ع ن  المنتخبات الرياضية الوطنية في ماليزيا | ع ن  المنتخبات الرياضية الوطنية في ماليزيا |
| --- | --- |
 AI Grand Prix  كرة القدم رجال  سيدات  تنس الريشة  كرة القاعدة  كرة السلة رجال  رجال تحت 19  ‏  رجال تحت 17  ‏  سيدات  سيدات تحت 19  ‏  سيدات تحت 17  ‏  الكريكت رجال  سيدات  هوكي الحقل رجال  سيدات  كرة صالات  هوكي الجليد رجال  رجال تحت 18  رجال تحت 20  سيدات  كرة الشبكة  ‏  Kabadi رجال  ‏  سيدات  اتحاد الرغبي رجال  سيدات  اسكواش رجال  سيدات  كرة المضرب رجال  سيدات  كرة الطائرة :  AI Grand Prix  كرة القدم رجال  سيدات  تنس الريشة  كرة القاعدة  كرة السلة رجال  رجال تحت 19  ‏  رجال تحت 17  ‏  سيدات  سيدات تحت 19  ‏  سيدات تحت 17  ‏  الكريكت رجال  سيدات  هوكي الحقل رجال  سيدات  كرة صالات  هوكي الجليد رجال  رجال تحت 18  رجال تحت 20  سيدات  كرة الشبكة  ‏  Kabadi رجال  ‏  سيدات  اتحاد الرغبي رجال  سيدات  اسكواش رجال  سيدات  كرة المضرب رجال  سيدات  كرة الطائرة 
 الألعاب الأولمبية (ماليزيا في الألعاب الأولمبية)  الألعاب البارالمبية  ‏  ماليزيا في ديفلمبياد  ماليزيا في الألعاب الآسيوية  ‏ (شباب  ‏)  ماليزيا في ألعاب الكومنولث  ‏ (شباب  ‏)  Universiade  ألعاب العالم  ‏ :  الألعاب الأولمبية (ماليزيا في الألعاب الأولمبية)  الألعاب البارالمبية  ‏  ماليزيا في ديفلمبياد  ماليزيا في الألعاب الآسيوية  ‏ (شباب  ‏)  ماليزيا في ألعاب الكومنولث  ‏ (شباب  ‏)  Universiade  ألعاب العالم  ‏ 
| ع ن فرق كرة قدم نسائية  (AFC) | ع ن فرق كرة قدم نسائية  (AFC) |
| --- | --- |
جنوب شرق آسيا (AFF):  أستراليا  إندونيسيا  تايلاند  تيمور الشرقية  سنغافورة  الفلبين  فيتنام  كمبوديا  لاوس  ماليزيا  ميانمار 
وسط آسيا (CAFA):  أفغانستان  أوزبكستان  إيران  تركمانستان  طاجيكستان  قرغيزستان 
شرق آسيا (EAFF):  تايبيه الصينية  الصين  غوام  كوريا الجنوبية  كوريا الشمالية  جزر ماريانا الشمالية†  ماكاو  منغوليا  هونغ كونغ  اليابان 
جنوب آسيا (SAFF):  باكستان  بنغلاديش  بوتان  سريلانكا  جزر المالديف  نيبال  الهند 
غرب آسيا (WAFF):  الأردن  الإمارات العربية المتحدة  البحرين  السعودية  سوريا  العراق  فلسطين  الكويت  لبنان  قطر  اليمن 
سابقة:  إسرائيل (انتقل إلى الاتحاد الأوروبي لكرة القدم في 1994)  كازاخستان (انتقل إلى الاتحاد الأوروبي لكرة القدم في 2002)  نيوزيلندا (شكل اتحاد أوقيانوسيا لكرة القدم في 1966) 
1 ليس عضواً في الفيفا: 1 ليس عضواً في الفيفا
في كومنز مواد ذات صلة بـ منتخب ماليزيا لكرة القدم للسيدات.
بوابة ألعاب
بوابة رياضة
بوابة كرة القدم
بوابة ماليزيا
تدويل

في الاقتصاد، على الرغم من عدم وجود تعريف متفق عليه للتدويل إلا أنه يُعرف على أنه عملية زيادة حصة الشركات في الأسواق الدولية. التدويل هو إستراتيجية حاسمة ليس فقط للشركات التي تسعى إلى التكامل الأفقي على مستوى العالم ولكن أيضًا للدول التي تعالج استدامة تطورها في مختلف الصناعات وقطاعات الخدمات خاصة في التعليم العالي وهو سياق مهم جدًا يحتاج إلى التدويل من أجل سد الفجوة بين الثقافات والبلدان المختلفة. توجد العديد من نظريات التدويل التي تحاول تفسير سبب وجود أنشطة دولية.
رجال الأعمال والشركات

يحتاج رواد الأعمال المهتمون بمجال تدويل الأعمال إلى امتلاك القدرة على التفكير بالمستوى العالمي وفهم الثقافات الدولية. يتمكن رواد الأعمال من التدويل بنجاح من خلال تقدير وفهم المعتقدات والقيم والسلوكيات واستراتيجيات الأعمال المختلفة لمجموعة متنوعة من الشركات داخل البلدان الأخرى. يجب أن يكون لدى رواد الأعمال أيضًا اهتمامًا مستمرًا بالابتكار، والحفاظ على مستوى عالٍ من الجودة، والالتزام بالمسؤولية الاجتماعية للشركات، ومواصلة السعي من أجل تقديم أفضل استراتيجيات الأعمال والسلع أو الخدمات الممكنة مع التكيف مع البلدان والثقافات المختلفة.
نظريات التجارة > ميزة التكلفة المطلقة (آدم سميث، 1776)

ادعى آدم سميث وجوب تخصص الدول في تصدير السلع التي تتمتع فيها بميزات مطلقة. توجد الميزة المطلقة عندما تستطيع الدولة إنتاج سلعة بتكلفة أقل لكل وحدة مما يمكن لشريكها التجاري إنتاجه. وبنفس المنطق، ينبغي أن تستورد سلعًا لا تمتلك فيها ميزة مطلقة.
في حين وجود مكاسب محتملة من التجارة مع نظرية الميزة المطلقة، فإن الميزة النسبية توسع نطاق التبادلات المحتملة ذات المنفعة المتبادلة. وبعبارة أخرى، ليس من الضروري أن يكون هناك ميزة مطلقة من أجل الاستفادة من التجارة، إذ أن الميزة النسبية تكون كافية في الكثير من الأحيان.
نظريات التجارة > ميزة التكلفة المقارنة (دافيد ريكاردو، 1817)

ناقش دافيد ريكاردو فكرة عدم حاجة الدول إلى امتلاك ميزة مطلقة في إنتاج أي سلعة خاصة بالتجارة الدولية بينها وبين دول أخرى من أجل أن تكون مفيدة للطرفين. تعني الميزة المطلقة كفاءة أكبر في الإنتاج، أو استخدام تكاليف أقل في الإنتاج. يمكن لبلدين الاستفادة من التجارة إذا كان لكل منهما ميزة نسبية في الإنتاج. تعني الميزة النسبية ببساطة أن نسبة العمالة المجسدة في السلعتين تختلف بين دولتين، إذ يكون لكل بلد سلعة واحدة على الأقل يكون فيها حجم العمل النسبي المجسد أقل من نظيره في البلد الآخر.
نظريات التجارة > نموذج الجاذبية في التجارة (والتر أيارد، 1954)

يتنبأ نموذج الجاذبية للتجارة في الاقتصاد الدولي، على غرار نماذج الجاذبية الأخرى في العلوم الاجتماعية بتدفقات التجارة الثنائية بناءً على الأحجام الاقتصادية (غالبًا باستخدام قياسات الناتج المحلي الإجمالي) والمسافة بين وحدتين. يأخذ النموذج النظري الأساسي للتجارة بين البلدين الشكل الآتي:
F_{ij}=G{\frac {M_{i}M_{j}}{D_{ij}}}
إذ تمثل:
F: تدفق التجارة
i-j: البلد
M: الكتلة الاقتصادية، على سبيل المثال الناتج المحلي الإجمالي
D: المسافة
G: ثابت
استُخدم النموذج أيضًا في العلاقات الدولية من أجل تقييم تأثير المعاهدات والتحالفات على التجارة، واستُخدم أيضًا من أجل اختبار فعالية الاتفاقيات والمنظمات التجارية مثل اتفاقية التجارة الحرة لأمريكا الشمالية (نافتا) ومنظمة التجارة العالمية (دبليو تي أو).
نظريات التجارة > نموذج هيكشر-أولين (إيلي هيكشر في 1966 وبيرتل أولين في 1952)

نموذج هيكشر-أولين (نموذج أو-إتش)، والمعروف أيضًا باسم تطوير نسب العوامل، هو نموذج رياضي عام لتوازن التجارة الدولية، طوره إيلي هيكشر وبيرتل أولين في كلية ستوكهولم للاقتصاد. يعتمد النموذج على نظرية دافيد ريكاردو للميزة النسبية من خلال التنبؤ بأنماط التجارة والإنتاج استنادًا إلى عوامل الوقف في منطقة تجارية. يوضح النموذج بشكل أساسي قيام الدول بتصدير المنتجات التي تستخدم عامل (أو عوامل) وفيرة ورخيصة لها في الإنتاج واستيراد المنتجات التي تستخدم عامل (أو عوامل) البلدان النادرة.
كانت نتائج هذا العمل هي صياغة بعض الاستنتاجات الناشئة عن الافتراضات الكامنة في النموذج. تُعرف هذه باسم:
نظرية هيكشر-أولين
نظرية ريبسينزكي
نظرية ستولبر-سامويلسون
نظرية معادلة سعر العامل
نظريات التجارة > مفارقة ليونتييف (فاسيلي ليونتييف، 1954)

تنص مفارقة ليونتييف في الاقتصاد امتلاك الدولة الممتلكة لأعلى معدل رأس مال عالمي لكل عامل، معدل رأس مال كلي أقل: نسبة العمالة في الصادرات مقارنة بالواردات.
كان هذا الاكتشاف الاقتصادي نتيجة لمحاولة البروفيسور فاسيلي ليونتييف اختبار نظرية هيكشر-أولين تجريبيًا. وجد ليونتييف في عام 1954 أن الولايات المتحدة (أكثر الدول وفرة في رأس المال في العالم حسب أي معيار) صدرت سلعًا كثيفة العمالة واستوردت سلعًا كثيفة رأس المال، في تناقض مع نظرية هيكشر-أولين.
نظريات التجارة > فرضية ليندر (ستافان بورنستام ليندر، 1961)

فرضية ليندر (فرضية هيكل الطلب) هي تخمين في الاقتصاد حول أنماط التجارة الدولية. الفرضية هي أنه كلما كانت هياكل الطلب في الدول أكثر تشابهًا، كلما كانت التجارة مع بعضها البعض أكثر. علاوة على ذلك، تبقى التجارة الدولية قائمة بين دولتين تمتلكان تفضيلات متطابقة وعوامل وقف (بالاعتماد على التخصص من أجل خلق ميزة نسبية في إنتاج السلع المتمايزة بين البلدين).
نظريات التجارة > نظرية الموقع

تُعنى نظرية الموقع بالموقع الجغرافي للنشاط الاقتصادي. أصبحت هذه النظرية جزءًا لا يتجزأ من الجغرافيا الاقتصادية والعلوم الإقليمية والاقتصاد المكاني. تتناول نظرية الموقع أسئلة حول الأنشطة الاقتصادية الموجودة، أين ولماذا. تستند نظرية الموقع -مثل نظرية الاقتصاد الجزئي بشكل عام- على افتراض عمل العوامل لمصلحتها الذاتية. تختار الشركات بالتالي المواقع التي تزيد أرباحها إلى أقصى حد ويختار الأفراد المواقع التي تزيد من فائدتها.
نظريات التجارة > نظرية عيوب السوق (ستيفن هيمر، 1976 وتشارلز ب. كيندلبيرجر، 1969 وريتشارد إي. كيفز، 1971)

في عالم الاقتصاد، يعد فشل السوق حالة لا يكون فيها تخصيص الإنتاج أو استخدام السلع والخدمات من قبل السوق الحرة فعالًا. يمكن النظر إلى إخفاقات السوق على أنها سيناريوهات حيث يؤدي سعي الأفراد لتحقيق المصلحة الذاتية الصرفة إلى نتائج يمكن تحسينها من وجهة نظر المجتمع. كان أول استخدام معروف للمصطلح من قبل الاقتصاديين في عام 1958، قبل أن يُرجع هذا المفهوم إلى الفيلسوف الفيكتوري هنري سيدجويك.
يمكن تعريف نظرية عيوب السوق على أنها أي شيء يتعارض مع التجارة. يتضمن هذا بعدين من العيوب. أولًا، تتسبب العيوب في انحراف مشارك في السوق عن الاحتفاظ بمحفظة السوق. ثانيًا، تؤدي العيوب إلى انحراف مشارك في السوق عن مستوى المخاطرة المفضل لديه. تخلق عيوب السوق تكاليف تتداخل مع الصفقات التي يقوم بها الأفراد العقلانيون (أو التي يمكن أن تحدث في حالة عدم وجود العيب).
طرحت فكرة أن الشركات المتعددة الجنسيات (إم إن أي إس) تدين بوجودها إلى عيوب السوق لأول مرة من قبل ستيفن هيمر، وتشارلز ب. كيندلبيرجر وكهوف. ومع ذلك، كانت عيوب السوق التي كانت في ذهنهم هي عيوب هيكلية في أسواق المنتجات النهائية.
وفقًا لهيمر، فإن عيوب السوق هي هيكلية تنشأ عن الانحرافات الهيكلية من المنافسة الكاملة في سوق المنتج النهائي بسبب التحكم الحصري والدائم في تكنولوجيا الملكية، والوصول المتميز إلى المدخلات، وفورات الحجم، والتحكم في أنظمة التوزيع، وتمايز المنتج، ولكن في حالة غياب الأسواق تكون الأسواق فعالة تمامًا.
على النقيض من ذلك، فإن نظريات تكلفة المعاملات من إم إن إي إس، التي طُورت في وقت واحد وبشكل مستقل في السبعينيات بواسطة إم سي مانوس (1972)، وبوكلي وكاسون (1976)، وبراون 1976 وهينارت 1977-1982)، هي أن عيوب السوق هي السمات الكامنة في الأسواق، والشركات متعددة الجنسيات هي مؤسسات تعمل من أجل تجاوز هذه العيوب. تعاني الأسواق من عيوب طبيعية، أي عيوب ناتجة عن الافتراضات الكلاسيكية الجديدة الضمنية للمعرفة الكاملة والتطبيق المثالي.
الشبكات العصبية للرسم البياني

الشبكات العصبية للرسم البياني أو الشبكة العصبية الشبكية (بالانجليزية: Graph Neural Network) هي نوع من أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في معالجة البيانات التي يمكن تمثيلها من خلال الرسوم البيانية.
الرسوم البيانية تتكون بالعادة من عدد محدود من العقد أو النقاط الموصول بينها بخطوط أو أسهم.
اللبنات الأساسية للشبكة العصبية لـلرسوم البيانية.  (1) طبقة التبديل المتكافئ (المزدوج).  (2) طبقة التجميع المحلية.  (3) طبقة التجميع (أو القراءة) الشاملة. تشير الألوان إلى الميزات .
بشكل عام في التعلم العميق الهندسي (بالانجليزية: Geometry Deep Learning) يمكننا تكييف بنية أي نوع من البيانات على شكل رسوم بيانية فعلى سبيل المثال يمكننا اعتبار الشبكات العصبية الالتفافية (بالانجليزية: Convolutional Neural Network) على أنها عبارة عن رسوم بيانية بحيث تتمثل من خلالها كل نقطة (بكسل) في الصورة على شكل عقدة في الرسوم البيانية. أو كمثال آخر يمكننا تمثيل الكلمات في الجمل على شكل عقد للرسم البياني.
العنصرالأساسي في تصميم الشبكات العصبية للرسم البياني هو استخدام تمرير الرسائل المزدوج، مثل أن تقوم عقد الرسم البياني بتحديث تمثيلاتها بشكل متكرر من خلال تبادل المعلومات مع جيرانها. منذ نشأة هذا النوع من الشبكات العصبية، تم اقتراح العديد من أساليب بنائها، والتي تنفذ صيغًا مختلفة لتمريرالرسائل. اعتبارًا من عام 2022، بدأ التساؤل حول إمكانية إيجاد معماريات «تتجاوز» عملية تمرير الرسائل، أو إذا كان من الممكن اقتراح طرق مختلفة لتمرير الرسائل لكل نوع من أنواع الرسوم البيانية بحيث تكون ملائمة بشكل أفضل لطريقة عملها، هذه التساؤلات يمكن أن تكون موضوع لمشكلة بحث جديدة.
تشمل تطبيقات الشبكات العصبية للرسوم البيانية: الشبكات الاجتماعية، والشبكات المتعلقة بالتضمين والاقتباس،  والبيولوجيا الجزيئية، والكيمياء، والفيزياء ومشاكل التحسين الاندماجي الصعب NP.
هناك العديد من المكتبات المفتوحة التي تقوم بإنشاء أو التعامل مع الشبكات العصبية للرسوم البيانية مثل باي تورش وتنسرفلو وجارب.
معمارية البناء

يتم تنفيذ هذه الطبقات الأساسية عند بناء الشبكات العصبية للرسوم البيانية:
التبديل التكافؤي: في هذه الطبقة يتم إنشاء تمثيلا مكافئا للرسم البياني من خلال تبادل الرسائل بين العقد. يتم هذا التبادل عن طريق استلام العقد للرسائل من الجيران المباشرين لها. وبهذا تمر كل رسالة من خلال قفزة واحدة بين العقد.
التجميع المحلي: تعمل هذه الطبقة على تجميع العقد القريبة المشابهة ضمن مجموعات مع الحفاظ على خصائصها وتعرف هذه العملية بالاختزال. وتشبه إلى حد كبيرعملية التجميع في الشبكات العصبية الالتفافية. ومن الأمثلة على هذه الطبقة: تجميع العقد القريبة (بالانجليزية: k-nearest neighbors) وتجميع أعلى قيم لاسقاط العقد وتجميع التركيز الذاتي.
التجميع الشامل: توفر طبقة التجميع الشامل، والمعروفة أيضًا باسم طبقة القراءة، تمثيلًا للرسم البياني بأكمله بحيث يكون هذا التمثيل ثابتا في الحجم. يجب أن تكون طبقة التجميع الشاملة ثابته التبديل، بحيث لا تُغيرالتباديل في ترتيب عقد الرسم البياني والحواف الناتج النهائي للرسم البياني. مثل إيجاد مجموع العناصر أو المتوسط أو الحد الأقصى.
عمليا، وجود هياكل مختلفة للرسم البياني (على سبيل المثال، جزيئات لها نفس الذرات ولكن بروابط مختلفة) لا يمكن تمييزها بواسطة الشبكات العصبية للرسوم البيانية. حيث تحتاج لشبكات أكثر قوة تعمل على مستوى الأشكال الهندسية مثل المجمعات البسيطة. اعتبارًا من عام 2022 ستكون إحدى المسائل البحثية تكمن في الإجابة عن ما إذا كان بإمكان البنى المستقبلية للشبكات العصبية للرسوم البيانية التغلب على وجود الرسائل البدائية أم لا.
طبقات تمرير الرسالة

هي طبقات يتم من خلالها تمرير الرسائل عبر الشبكات العصبية تكون محملة بمعلومات عن الرسم البياني. وكما ذكر سابقا تتم عملية التبادل بشكل مكافئ (مزدوج).
لنفترض أن الرسم البياني  G=(V,E)، حيث  V هي مجموعة العقد و  E هي مجموعة الحواف أو الروابط بين العقد. يمثل  N_{u} العقد المجاورة لعقدة  u\in V . بالإضافة إلى ذلك، تعبر  \mathbf {x} _{u} عن مجموعة الخصائص للعقدة  u\in V، و  \mathbf {e} _{uv} تمثل خصائص الروابط بين  (u,v)\in E . فيمكن التعبير عن طبقة تبادل الرسائل من خلال:
حيث  \phi  و  \psi  عبارة عن دالتين قابلتين للاشتقاق (على سبيل المثال، الشبكات العصبية الاصطناعية)، و  \bigoplus  هو عامل تجميع ثابت للتبديل يمكنه قبول عدد كبير ومختلف من المدخلات (على سبيل المثال، مجموع العناصر، أو الوسط الحسابي، أو الحد الأقصى). وعلى سبيل الخصوص،  \phi  و  \psi  تشيران على التوالي إلى وظيفتي التحديث والتراسل. ولذلك، في المجموعة الحسابية لـطبقة تبادل الرسائل، تقوم عُقد الرسم البياني بتحديث تمثيلاتها من خلال تجميع الرسائل المستلمة من جيرانها.
مخرجات طبقة أو عدة طبقات من تبادل الرسائل \mathbf {h} _{u} هي تمثيلات لكل عقدة  u\in V في الرسم البياني. يمكن استخدام تمثيلات العقدة في أي مهمة نهائية، مثل تصنيف العقدة / الرسم البياني أو التنبؤ بالحافة. والتي يمكن استخدامها في تصنيف العقد أو تصنيف الرسم البياني أو التنبؤ بالروابط بين هذه العقد.
تجميع هذه التمثيلات من العقد المباشرين على هذا النحو سيكدس مجموعة من طبقات تبادل الرسائل عند كل عقدة بحيث يجعلها قادرة على التواصل مع عقد أبعد. من حيث المبدأ، للتأكد من أن كل عقدة تتلقى معلومات من كل العقد الأخرى، ستحتاج كل عقدة إلى تكديس عدد من طبقات تبادل الرسائل مساوية لقيمة عدد العقد الموجودة في طريق الوصول لأبعد نقطة عن تلك العقدة باستخدام أقصر طريق في الرسم البياني (قطر الرسم البياني). ومع ذلك، فإن تكديس العديد من طبقات تبادل الرسائل قد يتسبب في حدوث مشكلات مثل التسوية الزائدة والإفراط في السحق. تشير التسوية المفرطة إلى مشكلة عدم إمكانية تمييز تمثيلات العقدة. ويشير الإفراط في السحق إلى عنق الزجاجة الذي تم إنشاؤه عن طريق الضغط على التبعيات بعيدة المدى في تمثيلات ذات حجم ثابت. يمكن للإجراءات المضادة مثل تخطي الاتصالات (كما هو الحال في الشبكات العصبية المتبقية)، وقواعد التحديث المحدود والقفز المعرفي أن يخفف من التسوية الزائدة. ويمكن أن يؤدي تعديل الطبقة النهائية لتكون طبقة متجاورة تمامًا، أي من خلال اعتبار الرسم البياني كرسم بياني كامل، على التخفيف من الانهيار المفرط في المشكلات التي تتطلب تبعيات بعيدة المدى.
تم تطوير طرق أخرى لشبكة تبادل الرسائل في الأبحاث، مثل الشبكات الالتفافية للرسم البياني وشبكات تركيز الرسم البياني، التي يمكن التعبير عن تعريفاتها من حيث شكليات تبادل الرسائل.
طبقات تمرير الرسالة > شبكة الرسم البياني الالتفافية

تم تقديم الشبكة الالتفافية للرسم البياني (GCN) لأول مرة بواسطة توماس كيبف وماكس ويلنج في عام 2017.
وتمثل هذه الطبقة صورة طيفية أولية عن الرسم البياني.
يعبر عن الشبكة الالتفافية للرسم البياني من خلال:
\mathbf {H} : مصفوفة تمثيلات العقد  \mathbf {h} _{u}.
\mathbf {X} : مصفوفة ميزات العقدة  \mathbf {x} _{u}.
\sigma (\cdot ): علاقة تنشيط مثل (ReLU).
{\tilde {\mathbf {A} }} و {\tilde {\mathbf {D} }}: تشيران على التوالي لمصفوفتي تجاور الرسم البياني ودرجة الرسم البياني (بوجود الحلقات الذاتية في كلا المصفوفتين).
\mathbf {\Theta } : مصفوفة العوامل القابلة للتدريب.
يمكن تحديد  {\tilde {\mathbf {A} }}=\mathbf {A} +\mathbf {I}  و  {\tilde {\mathbf {D} }}_{ii}=\sum _{j\in V}{\tilde {A}}_{ij}.
تشير  \mathbf {I}  إلى مصفوفة الوحدة. يضمن وجود هذه المعايرة أن تكون قيم  {\tilde {\mathbf {D} }}^{-{\frac {1}{2}}}{\tilde {\mathbf {A} }}{\tilde {\mathbf {D} }}^{-{\frac {1}{2}}} محددة ضمن  [0,1] لتجنب عدم الاستقرار العددي.
يتمثل أحد قيود هذه الشبكات في عدم سماحها بتعيين ميزات حافة متعددة الأبعاد  \mathbf {e} _{uv}. ومع ذلك، من الممكن ربط الأوزان العددية  w_{uv} بأي حافة  A_{uv}=w_{uv} عن طريق تعيين قيم غير صفرية في المصفوفة المجاورة مساوية لوزن الحافة المقابلة.
طبقات تمرير الرسالة > شبكة التركيز للرسوم البيانية

تم تقديم شبكة الانتباه بالرسم البياني بواسطة بيتر فيليكوفيك وآخرين في عام 2018.
شبكة التركيز للرسم البياني عبارة عن مزيج من الشبكات العصبية للرسم البياني وطبقة التركيز. يساعد وجود هذه الطبقة في الشبكات العصبية الرسومية على التركيز على المعلومات المهمة في البيانات بدلاً من التركيز على البيانات بأكملها.
يمكن التعبير عن شبكة التركيز للرسوم البيانية متعددة الرؤوس على النحو التالي:
K: عدد رؤوس التركيز.
{\Big \Vert }: تسلسل المتجه.
\alpha _{ij}: هي معاملات التركيز.
\sigma (\cdot ): علاقة تنشيط مثل (ReLU).
W^{k}: مصفوفة عوامل رؤوس التركيز القابلة للتدريب
بالنسبة للطبقة النهائية من طبقات التركيز، يتم حساب متوسط المخرجات من كل رأس تركيز قبل تطبيق وظيفة التنشيط. رسميًا، يمكن كتابة هذه الطبقة النهائية على النحو التالي:
التركيز في التعلم الآلي هو أسلوب محاكاة للانتباه المعرفي. في سياق التعلم على الرسوم البيانية، معامل الانتباه  \alpha _{uv} يقيس مدى أهمية العقدة  u\in V بالنسبة إلى عقدة أخرى  v\in V .
تُتُحسب معاملات التركيز المعيارية على النحو التالي:
\mathbf {a} : هو متجه الأوزان القابلة للتعلم.
\cdot ^{T}: يشير إلى التبديل.
{\text{LeakyReLU}}: هي ReLU معدل.
يتم معايرة معاملات التركيز لجعلها قابلة للمقارنة بسهولة عبر العقد المختلفة.
يمكن رؤية الشبكات الالتفافية للرسوم البيانية كحالة خاصة لـشبكة التركيز حيث معاملات الانتباه غير قابلة للتعلم، ولكنها ثابتة وتساوي أوزان الحافة  w_{uv} .
طبقات تمرير الرسالة > الشبكة العصبية للرسوم البيانية المتسلسلة ذات البوابات

تتم تقديم الشبكة العصبية لتسلسل الرسم البياني بواسطة يوجيا لي وآخرين. في عام 2015. تم توسيع وتعديل صياغة هذه الشبكة بواسطة سكارسيلي وآخرين لإخراج التسلسلات. يتم تنفيذ إطار عمل تمرير الرسائل كقاعدة تحديث لخلية وحدة متكررة ذات بوابة.
يمكن التعبير عن هذه الشبكة من خلال:
أين  \Vert  يشير إلى تسلسل المتجه.
\mathbf {0} :: متجه صفري.
\mathbf {\Theta } :: هي مصفوفة من العوامل القابلة للتعلم.
{\text{GRU}}: عبارة عن خلية وحدة متكررة ذات بوابة (بالإنجليزية: Gated recurrent unit).
l: فهرس التسلسل.
طبقات التجميع المحلية

تعمل طبقات التجميع المحلية على زيادة اختزال الرسم البياني. تم تقديم واقتراح العديد من استراتيجيات التجميع المحلية القابلة للتعلم. لكل حالة، المدخل هو الرسم البياني الأولي الذي يتم تمثيله بواسطة مصفوفة  \mathbf {X}  التي تحمل ميزات العقدة ومصفوفة  \mathbf {A}  التي تمثل المصفوفة المجاورة للرسم البياني. والناتج هو المصفوفة الجديدة  \mathbf {X} ' من ميزات العقدة ومصفوفة مجاورة للرسم البياني الجديد  \mathbf {A} ' .
طبقات التجميع المحلية > تجميع أعلى قيم لإسقاط العقد

أولا نجعل
\mathbf {y} ={\frac {\mathbf {X} \mathbf {p} }{\Vert \mathbf {p} \Vert }}
بحيث  \mathbf {p}  متجه الاسقاط القابل للتعلم. ويتم حساب قيمة هذا الاسقاط (ليس كمتجه).
يمكن بعد ذلك التعبير عن هذه الطبقة على النحو التالي:
\mathbf {i} ={\text{top}}_{k}(\mathbf {y} ) وهي المجموعة الفرعية من العقد ذات أعلى قيم إسقاط، وتشير  \odot  إلى ضرب المصفوفة حسب العنصر، و  {\text{sigmoid}}(\cdot ) هي وظيفة السيني التي تجعل متجه الإسقاط قابلا للتدريب عن طريق الانتشار المتراجع والتي تنتج مخرجات منفصلة. يتم الاحتفاظ بالعقد ذات أعلى درجات إسقاط في مصفوفة التجاور الجديدة  \mathbf {A} '.
طبقات التجميع المحلية > تجميع التركيز الذاتي

بداية نجعل
حيث  {\text{GNN}} هي الطبقة المكافئة لأي من طبقات التبديل السابقة.
هذه الطبقة يمكن التعبير عنها من خلال:
حيث  \mathbf {i} ={\text{top}}_{k}(\mathbf {y} ) كما أشرنا لها سابقا، و \odot  هي ضرب المصفوفة حسب العنصر.
يمكن النظر إلى طبقة تجميع التركيز الذاتي على أنها امتداد لطبقة تجمع أعلى نقاط الإسقاط. لكن تختلف عن هذه الطبقة بحسابها لدرجات التركيز الذاتي لكل من ميزات الرسم البياني وطوبولوجيا الرسم البياني.
التطبيقات > طيّ البروتين

الشبكات العصبية للرسم البياني هي إحدى اللبنات الأساسية لبرنامج ألفا-فولد، وهو برنامج ذكاء اصطناعي طورته شركة جوجل: ديب-مايند لحل مشكلة طي البروتين في علم الأحياء. حقق هذا البرنامج المركز الأول في العديد من المسابقات.
التطبيقات > الشبكات الاجتماعية

الشبكات الاجتماعية هي مجال تطبيق رئيسي لهذه الشبكات بسبب تمثيلها الطبيعي كرسم بياني اجتماعي. يتم استخدام شبكات الرسم البياني لتطوير أنظمة التوصية على أساس كل من العلاقات الاجتماعية وعلاقات العناصر.
التطبيقات > الاستمثال التوافقي

يتم استخدام الشبكات العصبية للرسم البياني كعناصر بناء أساسية للعديد من خوارزميات التحسين التوافقي. تشمل الأمثلة على حساب المسارات الأقصر أو دوائر أويلريان لرسم بياني معين، اشتقاق مواضع رقاقة متفوقة أو منافسة للحلول البشرية المصنوعة يدويًا، وتحسين قواعد التفريع المصممة من قبل الخبراء في الفرع والربط.
رابط خارجي

https://distill.pub/2021/gnn-intro/
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي: وطنية : المكتبة الوطنية الفرنسية (BnF)
بوابة ذكاء اصطناعي
بوابة طب
الرسوم البيانية غير المتماثلة التي لا يمكن تمييزها بواسطة الشبكات العصبية للرسوم البيانية. تشير الألوان إلى ميزات العقدة.
تحديث تمثيل العقدة في طبقة الشبكة العصبية لتمرير الرسائل. العقدة  \mathbf {x} _{0} تتلقى الرسائل المرسلة من جميع جيرانها المباشرين  \mathbf {x} _{1} إلى  \mathbf {x} _{4} . الرسائل تحسب عبر وظيفة الرسائل  \phi ، والتي تمثل ميزات كل من المرسل والمستقبل.