I assume you meant Fluid Hierarchical Graph Network (FHGN), which is a machine learning model for node classification in graphs. It can be seen as a generalization of Graph Convolutional Networks (GCN) to a hierarchy of graphs with multiple scales. The FHGN model can learn to adapt to different graph scales and to propagate information effectively through the hierarchy, improving the accuracy of node classification tasks. FHGN leverages the idea of using graph convolutions in a recursive manner on a hierarchy of graphs, where each graph level is obtained by aggregating the information of the previous level.
ฉันถือว่าคุณหมายถึง Fluid Hierarchical Graph Network (FHGN) ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกโหนดในกราฟ สามารถดูได้ว่าเป็นลักษณะทั่วไปของ Graph Convolutional Networks (GCN) กับลำดับชั้นของกราฟที่มีหลายสเกล โมเดล FHGN สามารถเรียนรู้ที่จะปรับให้เข้ากับระดับกราฟต่างๆ และเผยแพร่ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพผ่านลำดับชั้น ปรับปรุงความแม่นยำของงานจำแนกโหนด FHGN ใช้ประโยชน์จากแนวคิดในการใช้การบิดกราฟในลักษณะวนซ้ำในลำดับชั้นของกราฟ โดยที่แต่ละระดับกราฟจะได้มาโดยการรวบรวมข้อมูลของระดับก่อนหน้า
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence