Публикации по тегам graph-neural-networks

Публикации по теме 'graph-neural-networks'

Как работают графические нейронные сети?

Графические нейронные сети (ГНС) стали интересным приложением для решения множества задач. Наиболее ярко выражены в области химии и молекулярной биологии. Примером влияния в этой области является DeepChem , питоническая библиотека, использующая GNN. Но как именно они работают? Что такое GNN? Типичные приложения машинного обучения предварительно обрабатывают графические представления в вектор реальных значений, который, в свою очередь, теряет информацию о структуре графа. GNN - это..

ВЫ ДОЛЖНЫ СЪЕСТЬ ЭТУ ГРАФИЧЕСКУЮ НОВОСТЬ, ГРАФИЧЕСКУЮ ОМАКАСЕ. 4 недели апреля

Предварительный просмотр [ESN (Echo State Network), метод прививки для уменьшения огромного объема вычислений, генерируемых при обучении пространственным признакам, что было большим ограничением в пространственной GNN, ESN, который показывает результаты, сомнительные с точки зрения скорость и производительность. Давайте поговорим о том, что такое принцип. ] [Существует много видов графиков]. Обычно он делится по краю. Каждый раз используются различные подходы, такие как задача,..

Прогнозирование индуктивных ссылок в графах знаний

Запуск нового конкурса Inductive Link Prediction Challenge 2022 С самого 2011 года в области изучения репрезентаций с помощью графов знаний доминирует одна задача: предсказание трансдуктивных ссылок. Актуально ли это в 2022 году? 🤔 Скорее нет. В настройке transductive (🖼 ☝️) мы делаем вывод (наш прогноз связи) на основе того же графика, который мы видели во время обучения. Мы также предполагаем, что у нас нет каких-либо предварительно вычисленных функций узла. Этот факт:..

Графовые нейронные сети (GraphSAGE)

Есть известная цитата мотивационного оратора Джима Рона: «Вы представляете собой среднее из пяти человек, с которыми вы проводите больше всего времени». Вот еще один: « Покажи мне своих друзей, и я покажу тебе твое будущее ». Возможно, вы встречали эти цитаты в какой-то момент времени, но задумывались ли вы когда-нибудь об их существовании вне философии? Что ж, давайте выясним это, изучив недавнюю разработку в области машинного обучения (ML) — Graph Neural Networks (GNN). Как..

Блог семинара по графовым нейронным сетям

Реальные данные Во взрослом возрасте, когда мы слышим слово «данные», наш разум почти интуитивно переключается на типичные таблицы/электронные таблицы, основанные на строках и столбцах. В большинстве контролируемых соревнований Kaggle по машинному обучению наборы данных представлены в файле .csv, который позже преобразуется в DataFrame с использованием pandas в Python. Хотя наследие реляционных баз данных продолжается, большинство реальных данных, таких как социальные сети, карты,..

Система нейронных рекомендаций Spotify Track

Эва Бателаан, Томас Бринк и Бенджамин Виттенбринк Вы ловите себя на том, что слушаете одни и те же песни снова и снова, желая найти лучший способ открыть для себя новую музыку? Мы, конечно, делаем. Но что, если бы мы сказали вам, что есть способ автоматически создать список воспроизведения, адаптированный к вашим конкретным музыкальным предпочтениям? Плейлист, который не только включает ваши любимые песни, но и знакомит вас с новыми треками, которые идеально дополнят ваш вкус. С..

Графовые нейронные сети (GNN)

Введение GNN — это тип нейронной сети, которая может обрабатывать данные со сложной неевклидовой структурой, такие как графики и сети. Они широко используются в AI и ML для таких задач, как классификация узлов, классификация графов и предсказание ссылок. Области исследований Одной из ключевых областей внимания была разработка более эффективных архитектур GNN для крупномасштабных графов. Это включало разработку иерархических и модульных GNN, а также использование методов разреживания и..