Neoclipse では、関係が INCOMING または OUTGOING 方向に従うことができます。私はこれを取得します。
ただし、Neoclipse では、関係が NO 方向または BOTH 方向に従うこともできます。
方向性のない関係は私には意味がありません。Neoclipse がこのオプションを提供するのはなぜですか?
双方向 (つまり、対称) の関係の必要性を理解しています。誰か例を知っていますか?
Neoclipse では、関係が INCOMING または OUTGOING 方向に従うことができます。私はこれを取得します。
ただし、Neoclipse では、関係が NO 方向または BOTH 方向に従うこともできます。
方向性のない関係は私には意味がありません。Neoclipse がこのオプションを提供するのはなぜですか?
双方向 (つまり、対称) の関係の必要性を理解しています。誰か例を知っていますか?
明示的な方向なしでグラフ接続を提供する理由は、多くのアプリケーションにとって非常に役立ちます。認識すべきことは、多くのグラフでは、方向の概念が単に意味をなさないということです。たとえば、neo4j を使用して地域の地理モデルを作成し、近くの場所間の超高速クエリを可能にする場合、重要なのは 2 つの場所がリンクされていることです。意味があり、正直なところ、おそらく私のコードははるかに読みにくくなります。
機械学習のコンテキストでは、これは畳み込みニューラル ネットワークのようなものに使用できます。ここでも、特定のノードが他のノードにつながっていません。たとえば、このモデルを別のモデルと組み合わせて使用したい場合は、実際にはこれら 4 つの関係すべてを同じグラフで一緒に使用することは非常に理にかなっています。
双方向の関係に関する限り、これも私の主なバックグラウンドである機械学習からの例になりますが、制限付きボルツマン マシンでは、通常、単方向の最上層と、多数の層を持つ単方向の最下層があります。その間は双方向です。この背後にある考え方は、結果を取得するために入力したデータを結果が直接暗示する必要があり、その逆も同様であるということです。
例: 制限されたボルツマン マシンでは、顔の特徴ベクトルを特定の感情にマッピングしようとする場合があります。コンセプトは、モデルが与えられた顔と感情を予測できる必要があるだけでなく、与えられた顔と感情も予測できる必要があるということです。この方法でモデルをテストすることにより、多くのアプリケーションで単純な NN よりもはるかに優れた結果を得ることができます。