将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能，这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究。这种新方法不仅能媲美当前 SOTA GNN 的性能，而且参数量也少得多，运行时更是快了几个数量级。图神经网络（GNN）是图学习方面的主要技术。但是我们对 GNN 成功的奥秘以及它们对于优秀...
主要包括:1)消息传递模式中,邻居节点数量随着传播距离指数式增长,这将带来可拓展性问题和过平滑问题;2)嵌入向量表的参数数量随着节点数量线性增长,当节点数量较多时,巨大的嵌入向量表将难以优化;3)GNN卷积层和嵌入向量表有着不同的性质,同时优化它们可能导致次优的结果。
GFM-RAG模型 | 这篇论文介绍的GFM-RAG模型,是AI领域的一个重要创新成果。它通过构建知识图谱索引(KG-index)和图神经网络(GNN)来提升大型语言模型(LLM)在复杂推理任务中的表现。GFM-RAG的核心在于其查询依赖的GNN,能够动态调整信息传递过程,捕捉查询与知识之间的复杂关系,并在单步推理中完成多跳推理任务。这种设计不...
更多“在火区封闭时随着密闭的构筑,风阻增加风量必然减少,因此应适当压风保持进入火区风量不变,并随时监测进出入火区的风量、风向、气体组分、浓度和温度等参数的变化()”相关的问题 第1题 瓦斯矿井实施封闭火区灭火过程中,风量、风压等可能发生变化,如果进风侧密闭与火源之间的空间较大,容易造成瓦斯积聚,遇火源后...
将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能,这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究。这种新方法不仅能媲美当前 SOTA GNN 的性能,而且参数量也少得多,运行时更是快了几个数量级。 选自arXiv,作者:Qian Huang等,机器之心编译,机器之心编辑部。 图神经网络(GNN)是图...
具体而言,与 OGB-Products 数据集上的 SOTA GNN 相比,具有线性基础预测器的 C&S 框架表现出更高的准确率,并且训练时长减至 1/100,参数量降至 1/137。 性能可视化 为了更好地理解 C&S 模型的性能,研究者将 US County 数据集上的预测结果进行了可视化操作,具体如下图 3 所示。正如预期的一样,对于相邻 count...
例如,该方法在 OGB-Products 的性能超过 SOTA GNN,而其参数量是后者的 1/137,训练时间是后者的 1/100。该方法的性能表明,直接将标签信息纳入学习算法可以轻松实现显著的性能提升。这一方法还可以融入到大型 GNN 模型中。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.13993.pdf...
该嵌入向量表的参数数量随着节点数量线性增长,当节点数量较多时,嵌入向量表将变得十分庞大。例如,在一个有着一亿用户的社交网络中,假设嵌入向量的维度为 32,那么整个嵌入向量表的参数数量为 3.2x109。在 GNN 中,大量的嵌入向量参数将导致过高的训练开销。
例如,该方法在 OGB-Products 的性能超过 SOTA GNN,而其参数量是后者的 1/137,训练时间是后者的 1/100。该方法的性能表明,直接将标签信息纳入学习算法可以轻松实现显著的性能提升。这一方法还可以融入到大型 GNN 模型中。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.13993.pdf...
例如,该方法在 OGB-Products 的性能超过 SOTA GNN,而其参数量是后者的 1/137,训练时间是后者的 1/100。该方法的性能表明,直接将标签信息纳入学习算法可以轻松实现显著的性能提升。这一方法还可以融入到大型 GNN 模型中。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.13993.pdf...