在图结构学习方面,GNN可以用于捕捉图结构中的复杂模式和关系;在决策制定方面,RL用于在动态环境中做出序列决策,特别是在需要长期规划和适应环境变化的场景中;将GNN和RL结合起来,可以创建能够同时学习图结构表示并做出最优决策的模型。GNN+强化学习推动了图机器学习领域的研究,促进了新的算法和模型的开发,为解决现实世界...
GNN结合强化学习是当前的热门创新方向,它通过利用GNN在图形数据上的强大表示能力与强化学习在决策制定中的优势,不仅能够有效处理复杂的图结构数据,还能解决需要序列决策的实际问题,给我们提供解题的新思路。 但这种策略也存在挑战,如需大量数据、计算资源等。目前的研究也着力于改善这一结合的有效性和效率。比如最新提出的...
离散状态的强化学习问题中,不同的状态可以自然地表示为一个图的形式;GNN 解决的问题就包括如何学习到一个包含图信息的节点表示(graph embedding),这和强化学习里面的表示学习粗看起来还挺像的。不过感觉里面还是有很多不一样的地方,其中最大的区别在于:目前 GNN 所解决的问题中,图结构是一次性全部给出的;而在强化...
GNN结合强化学习是当前的热门创新方向,它通过利用GNN在图形数据上的强大表示能力与强化学习在决策制定中的优势,不仅能够有效处理复杂的图结构数据,还能解决需要序列决策的实际问题,给我们提供新思路。 但这种策略也存在挑战,如需大量数据、计算资源等。目前的研究也着力于改善这一结合的有效性和效率。比如最新提出的MAG-...
AttackGNN是一种基于强化学习的对抗样本生成技术,首次应用于硬件安全的GNN。 AttackGNN对目标GNN架构和训练过程是无关的。它只假设对目标GNN模型具有黑盒访问权限。 AttackGNN通过设计有效且具有普适性的操作、稀疏的奖励和上下文马尔科夫决策过程的多任务学习,对RL代理进行了优化。这使得AttackGNN能够在硬件安全中生成成...
探索了用图神经网络(GNN)通过强化学习(RL)训练来解决组合优化(CO)问题,通过学习逐步构建候选解的策略,取得了接近最先进方法的性能,同时减少了参数和训练时间。【转发】@爱可可-爱生活:[LG]《Graph Q-Learning...
行为主义把控制论引入机器学习,最著名的成果是强化学习。强化学习的旗手是 Richard Sutton 教授。近年来Google DeepMind 研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了 AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind 前天发表的这篇论文,提议把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱,与深度强化学习融合,并梳理了与这个主题相...
行为主义把控制论引入机器学习,最著名的成果是强化学习。强化学习的旗手是 Richard Sutton 教授。近年来Google DeepMind 研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了 AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind 前天发表的这篇论文,提议把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱,与深度强化学习融合,并梳理了与这个主题相...
行为主义把控制论引入机器学习,最著名的成果是强化学习。强化学习的旗手是 Richard Sutton 教授。近年来Google DeepMind 研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了 AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind 前天发表的这篇论文,提议把...
1、主要分为三大类:半监督学习,包括图神经网络和图卷积神经网络; 2、无监督学习图自编码机; 3、最新的进展,图对抗神经网络和图强化学习。分析了不同方法的特点和联系。 二、图神经网络 (GNN)# 图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。 GNN的思路很简单:为了编码图的结构信息,每个节点可以由低维状态向...