## Những điểm yếu của GDM là gì?
Các mạng chập đồ thị (GCN) đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các tác vụ liên quan đến đồ thị.Tuy nhiên, GCNS cũng có một số điểm yếu vốn có, có thể hạn chế hiệu suất của chúng đối với các nhiệm vụ nhất định.
### 1. ** Độ nhạy với cấu trúc đồ thị **
GCN được thiết kế để tìm hiểu các biểu diễn của các nút trong một biểu đồ bằng cách tổng hợp thông tin từ khu phố địa phương của chúng.Tuy nhiên, hiệu suất của GCN có thể nhạy cảm với cấu trúc của đồ thị.Ví dụ: nếu biểu đồ rất thưa thớt, GCN có thể không thể học được các biểu diễn chính xác của các nút vì chúng có thể nếu biểu đồ dày hơn.Tương tự, nếu biểu đồ chứa nhiều nhiễu, GCN có thể học các biểu diễn bị sai lệch bởi tiếng ồn.
### 2. ** Sức mạnh biểu cảm hạn chế **
GCN là một gia đình người mẫu mạnh mẽ, nhưng họ vẫn bị giới hạn trong sức mạnh biểu cảm của họ.Điều này có nghĩa là có một số nhiệm vụ mà GCN không thể học cũng như các mô hình khác, chẳng hạn như mạng thần kinh sâu.Ví dụ, GCN không thể học các phụ thuộc tầm xa giữa các nút trong biểu đồ, có thể là một vấn đề đối với các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.
### 3. ** Khó đào tạo **
GCN có thể khó đào tạo, đặc biệt là trên các biểu đồ lớn.Điều này là do GCNS thường được đào tạo bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa lặp, có thể chậm và tính toán đắt tiền.Ngoài ra, GCNS có thể nhạy cảm với việc lựa chọn siêu âm, điều này có thể gây khó khăn cho việc tìm thấy một bộ siêu âm tốt cho một nhiệm vụ cụ thể.
### 4. ** Khả năng diễn giải **
GCN thường khó diễn giải, điều này có thể gây khó hiểu tại sao họ đưa ra dự đoán mà họ đang có.Đây có thể là một vấn đề đối với các nhiệm vụ trong đó điều quan trọng là phải hiểu lý do dựa trên dự đoán của một mô hình.
### 5. ** Bias **
GCN, giống như tất cả các mô hình học máy, có thể bị sai lệch.Điều này có nghĩa là họ có thể học cách đưa ra các dự đoán không công bằng một cách có hệ thống đối với một số nhóm người nhất định.Ví dụ, GCN đã được chứng minh là thiên vị đối với phụ nữ và dân tộc thiểu số trong các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.
Bất chấp những điểm yếu này, GCN vẫn là một gia đình mạnh mẽ của các mô hình đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các nhiệm vụ liên quan đến đồ thị.Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận thức được những điểm yếu của GCN khi sử dụng chúng cho các ứng dụng trong thế giới thực.
## hashtags
* #đồ thị-convolutional-networks
* #biểu đồ-Networks
* #Học máy
* #Học kĩ càng
* #Interpretability
=======================================
## What are the weaknesses of GDM?
Graph convolutional networks (GCNs) have achieved state-of-the-art results on a wide range of graph-related tasks. However, GCNs also have some inherent weaknesses, which can limit their performance on certain tasks.
### 1. **Sensitivity to graph structure**
GCNs are designed to learn representations of nodes in a graph by aggregating information from their local neighborhood. However, the performance of GCNs can be sensitive to the structure of the graph. For example, if the graph is very sparse, GCNs may not be able to learn as accurate representations of nodes as they would be able to if the graph were denser. Similarly, if the graph contains a lot of noise, GCNs may learn representations that are biased by the noise.
### 2. **Limited expressive power**
GCNs are a powerful family of models, but they are still limited in their expressive power. This means that there are some tasks that GCNs are not able to learn as well as other models, such as deep neural networks. For example, GCNs are not able to learn long-range dependencies between nodes in a graph, which can be a problem for tasks such as natural language processing and computer vision.
### 3. **Difficulty in training**
GCNs can be difficult to train, especially on large graphs. This is because GCNs are typically trained using iterative optimization algorithms, which can be slow and computationally expensive. Additionally, GCNs can be sensitive to the choice of hyperparameters, which can make it difficult to find a good set of hyperparameters for a particular task.
### 4. **Interpretability**
GCNs are often difficult to interpret, which can make it difficult to understand why they are making the predictions that they are. This can be a problem for tasks where it is important to understand the rationale behind a model's predictions.
### 5. **Bias**
GCNs, like all machine learning models, can be biased. This means that they can learn to make predictions that are systematically unfair to certain groups of people. For example, GCNs have been shown to be biased against women and minorities in tasks such as natural language processing and computer vision.
Despite these weaknesses, GCNs are still a powerful family of models that have achieved state-of-the-art results on a wide range of graph-related tasks. However, it is important to be aware of the weaknesses of GCNs when using them for real-world applications.
## Hashtags
* #graph-convolutional-networks
* #graph-neural-networks
* #machine-learning
* #deep-learning
* #Interpretability
Các mạng chập đồ thị (GCN) đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các tác vụ liên quan đến đồ thị.Tuy nhiên, GCNS cũng có một số điểm yếu vốn có, có thể hạn chế hiệu suất của chúng đối với các nhiệm vụ nhất định.
### 1. ** Độ nhạy với cấu trúc đồ thị **
GCN được thiết kế để tìm hiểu các biểu diễn của các nút trong một biểu đồ bằng cách tổng hợp thông tin từ khu phố địa phương của chúng.Tuy nhiên, hiệu suất của GCN có thể nhạy cảm với cấu trúc của đồ thị.Ví dụ: nếu biểu đồ rất thưa thớt, GCN có thể không thể học được các biểu diễn chính xác của các nút vì chúng có thể nếu biểu đồ dày hơn.Tương tự, nếu biểu đồ chứa nhiều nhiễu, GCN có thể học các biểu diễn bị sai lệch bởi tiếng ồn.
### 2. ** Sức mạnh biểu cảm hạn chế **
GCN là một gia đình người mẫu mạnh mẽ, nhưng họ vẫn bị giới hạn trong sức mạnh biểu cảm của họ.Điều này có nghĩa là có một số nhiệm vụ mà GCN không thể học cũng như các mô hình khác, chẳng hạn như mạng thần kinh sâu.Ví dụ, GCN không thể học các phụ thuộc tầm xa giữa các nút trong biểu đồ, có thể là một vấn đề đối với các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.
### 3. ** Khó đào tạo **
GCN có thể khó đào tạo, đặc biệt là trên các biểu đồ lớn.Điều này là do GCNS thường được đào tạo bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa lặp, có thể chậm và tính toán đắt tiền.Ngoài ra, GCNS có thể nhạy cảm với việc lựa chọn siêu âm, điều này có thể gây khó khăn cho việc tìm thấy một bộ siêu âm tốt cho một nhiệm vụ cụ thể.
### 4. ** Khả năng diễn giải **
GCN thường khó diễn giải, điều này có thể gây khó hiểu tại sao họ đưa ra dự đoán mà họ đang có.Đây có thể là một vấn đề đối với các nhiệm vụ trong đó điều quan trọng là phải hiểu lý do dựa trên dự đoán của một mô hình.
### 5. ** Bias **
GCN, giống như tất cả các mô hình học máy, có thể bị sai lệch.Điều này có nghĩa là họ có thể học cách đưa ra các dự đoán không công bằng một cách có hệ thống đối với một số nhóm người nhất định.Ví dụ, GCN đã được chứng minh là thiên vị đối với phụ nữ và dân tộc thiểu số trong các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.
Bất chấp những điểm yếu này, GCN vẫn là một gia đình mạnh mẽ của các mô hình đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các nhiệm vụ liên quan đến đồ thị.Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận thức được những điểm yếu của GCN khi sử dụng chúng cho các ứng dụng trong thế giới thực.
## hashtags
* #đồ thị-convolutional-networks
* #biểu đồ-Networks
* #Học máy
* #Học kĩ càng
* #Interpretability
=======================================
## What are the weaknesses of GDM?
Graph convolutional networks (GCNs) have achieved state-of-the-art results on a wide range of graph-related tasks. However, GCNs also have some inherent weaknesses, which can limit their performance on certain tasks.
### 1. **Sensitivity to graph structure**
GCNs are designed to learn representations of nodes in a graph by aggregating information from their local neighborhood. However, the performance of GCNs can be sensitive to the structure of the graph. For example, if the graph is very sparse, GCNs may not be able to learn as accurate representations of nodes as they would be able to if the graph were denser. Similarly, if the graph contains a lot of noise, GCNs may learn representations that are biased by the noise.
### 2. **Limited expressive power**
GCNs are a powerful family of models, but they are still limited in their expressive power. This means that there are some tasks that GCNs are not able to learn as well as other models, such as deep neural networks. For example, GCNs are not able to learn long-range dependencies between nodes in a graph, which can be a problem for tasks such as natural language processing and computer vision.
### 3. **Difficulty in training**
GCNs can be difficult to train, especially on large graphs. This is because GCNs are typically trained using iterative optimization algorithms, which can be slow and computationally expensive. Additionally, GCNs can be sensitive to the choice of hyperparameters, which can make it difficult to find a good set of hyperparameters for a particular task.
### 4. **Interpretability**
GCNs are often difficult to interpret, which can make it difficult to understand why they are making the predictions that they are. This can be a problem for tasks where it is important to understand the rationale behind a model's predictions.
### 5. **Bias**
GCNs, like all machine learning models, can be biased. This means that they can learn to make predictions that are systematically unfair to certain groups of people. For example, GCNs have been shown to be biased against women and minorities in tasks such as natural language processing and computer vision.
Despite these weaknesses, GCNs are still a powerful family of models that have achieved state-of-the-art results on a wide range of graph-related tasks. However, it is important to be aware of the weaknesses of GCNs when using them for real-world applications.
## Hashtags
* #graph-convolutional-networks
* #graph-neural-networks
* #machine-learning
* #deep-learning
* #Interpretability
