研究者尝试在图数据上或直接在图神经网络上设计知识蒸馏算法, 将知识蒸馏和图神经网络相结合. LSP[16]是第1个将知识蒸馏应用到图卷积神经网络(GCN)[17]上的工作, 利用提出的局部结构保留模块将预训练深层GCN教师模型中的局部图结构知识蒸馏到具有较少参数的浅层GCN学生模型中. 随后, 也...
在各种各样的图分析应用中表现卓越. 然而, 图神经网络的卓越性能得益于标签数据和复杂的网络模型, 而标签数据获取困难且计算资源代价高昂. 为了解决数据标签的稀疏性和模型计算的高复杂性问题, 知识蒸馏被引入到图神经网络中. 知识蒸馏是一种利用性能更好的大模型(教师模型)的软标签监督信息来训练...
在各种各样的图分析应用中表现卓越. 然而, 图神经网络的卓越性能得益于标签数据和复杂的网络模型, 而标签数据获取困难且计算资源代价高昂. 为了解决数据标签的稀疏性和模型计算的高复杂性问题, 知识蒸馏被引入到图神经网络中. 知识蒸馏是一种利用性能更好...
关键词:图知识蒸馏;算法分类;应用分析 一、引言 在信息时代,大数据处理和知识表示学习方面的需求日益增长。图知识蒸馏作为一种新兴的知识表示学习技术,被广泛应用于推荐系统、自然语言处理、社交网络分析等领域。本文将对图知识蒸馏的算法分类和主要应用进行探讨。 二、图知识蒸馏的算法分类 2.1 图表示学习算法 图表示学...
图数据; 图神经网络; 知识蒸馏 图数据(graph data)[1], 作为一种表示物体与物体之间关系的重要数据类型, 被广泛地应用在现实世界中任务场景中, 如用户推荐[2]、药物发现[3]、交通预测[4]、点云分类[5]和芯片设计[6]等. 不同于欧氏空间中的结构化数据, 图数据的结构复杂, 蕴含着丰富的信息. 为了从复杂...
知识蒸馏是一种利用性能更好的大模型(教师模型)的软标签监督信息来训练构建的小模型(学生模型),以期达到更好的性能和精度.因此,如何面向图数据应用知识蒸馏技术成为重大研究挑战,但目前尚缺乏对于图知识蒸馏研究的综述.旨在对面向图的知识蒸馏进行全面综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白.具体而言,...
图数据; 图神经网络; 知识蒸馏 图数据(graph data) [1], 作为一种表示物体与物体之间关系的重要数据类型, 被广泛地应用在现实世界中任务场景中, 如用户推荐 [2]、药物发现 [3]、交通预测 [4]、点云分类 [5]和芯片设计 [6]等. 不同于欧氏空间中的结构化数据, 图数据的结构复杂, 蕴含着丰富的信息. 为...