Graph 图的层次结构

如果给定图形中存在层次结构，如何计算或量化该图形的层次结构性质？

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更具体地说，我想知道人工神经网络中是否存在某种层次结构（具有一定数量的隐藏层）。这是一个有趣的开放式问题，所以我会随意回答。

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那么你想知道这个图在逻辑上是否像一棵树？图形中没有向上或向下，因此，您真正寻找的可能是找到图形中与其他高度连接节点连接最紧密的一个或多个节点的方法，然后采用某种透视假设，并确定将该节点用作树的主干或根是否有意义。你可以做的另一件事就是选择任意一个随机节点，假设它是树的根，然后看看会发生什么。如果节点连接导致您希望基于一定数量的连接或遍历来重新平衡树，那么您可以尝试找到“真正的根”——如果存在这样的情况。如果您重新平衡了一定次数，或者检测到一条循环路径已被遍历，您可能会认为该图根本不是非常层次化的。如果你找到一个“真正的根”，那么你可能会决定寻找深度、平均分支数、平衡统计数据等。如果你细化这个问题，我会细化我的答案。

尝试了解依赖关系图和拓扑排序。我认为你关于将图的层次结构连接到ANN的评论非常误导，因为ANN是将一些预测器（如感知机）连接在一起，并训练它们产生输出。这（机器学习问题）远不止是图中的层次结构。