此外,对于组合优化大模型的设想,严老师从NP难问题的本质以及它与自然语言的区别出发,指出在冯·诺伊曼架构下很难想象可以出现能对任意组合优化问题进行求解的大模型,这对模型的训练数据量和存储能力要求都是极高的。 应智韬老师表示,当前...
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它使用节点表示作为backbone模型输入的唯一tokens,所以backbone模型需要是可训练的Transformer或开源LLMs,如InstructGLM使用LLaMA和T5作为其backbone,并进行进一步调整。 该思路最早出现在GIMLET中,它将节点表示视为token,并旨在将图数据与文本数据集成在一起。InstructGLM 采用了预训练和adaptation框架,引入LLMs以进一步增强模...
从笔者来看,如果我们用物理模型来描述它,上面这个图代表的是初始时有3个热源在散发热量,而后就让它们自由演化;但实际上,GNN在每个时间步都会将结点的特征作为输入来更新隐藏状态,这就好像是放置了若干个永远不灭的热源,热源之间会有互相干扰,但最终不会完全一致。 门控图神经网络(Gated Graph Neural Network) 我们上...
GNN只将边作为一种传播手段,但并未区分不同边的功能。虽然我们可以在特征构造阶段()为不同类型的边赋予不同的特征,但相比于其他输入,边对结点隐藏状态的影响实在有限。并且GNN没有为边设置独立的可学习参数,也就意味着无法通过模型学习到边的某些特性。
1. 图学习模型的规模定律(graph models with scaling law):规模定律是首先在大语言模型(LLM)中发现的一种经验现象,即模型性能随着规模、数据集规模和训练计算量的增加而持续提升。借鉴大语言模型的经验,图大模型应能够展现出当前小规模或中等规模图学习模型无法具备的新能力。
图神经网络大模型 图神经网络gnn 前言 过去的十多年中,神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN,RNN,自编码器(Autoencoders)等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作,我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢?比如最近大家在研究...
一方面这需要更大的内存来存储这种指数规模的邻居节点，另一方面也会极大影响模型的训练速度。
在算法神经化求解方向上,图神经网络是一个强有力的工具,能够充分利用图结构的特性,实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制将会是大模型热潮之后新的未来方向。 为了探讨图神经网络在算法神经化求解的发展与现...
第38届AAAI人工智能年度会议将于2024年2月在加拿大温哥华举行。今天给大家分享十篇AAAI2024论文,主要涉及图神经网络,大模型幻觉、中文书法文字生成、表格数据分析、KGs错误检测、多模态Prompt、思维图生成等。 沃恩智慧×科研基础课程 (前100名直接免费领取)