既然embedding都有了,接下来的predict岂不是简单很多了? vertext、edge、整个graph经过MLP做转换,得到新的embedding;然后根据业务需求,加上classifier,对embedding做分类!整个流程的原理so easy!具体在计算时,可能涉及到大量的聚合操作,比如用node的embedding表示edge或整个图,可以用mean或sum的方式。anyway,不管怎么做聚合...
具有强大综合建模能力的知识图谱表示学习（Knowledge Graph Embedding, KGE）模型[1]。
多模态商品嵌入方案,综合运用来自搜索团队使用 eBay 领域的基础知识做 pretrain 基础模型的文本嵌入和计算机视觉团队基于 ResNet-50 的基础模型图像 embedding,方案包含了孪生双塔网络,为了确保文本和图像嵌入在相同的空间中,我们同时采用了知识图谱中的TransH模块,并加入了三元损失函数Triplet loss 及 loss function 进行...
PaLM实现了更高的加速利用率,因为其并行策略和几个其他因子,包括XLA TPU编译优化,使用“并行层”。作者相信PaLM代表了LLM训练效率前进的重要一步。 五、训练设置 权重初始化 核心权重(除了embedding和layer norm scales)都使用"fan-in variance scaling"初始化,即 ,其中 是核的维度。输入embedding使用 初始化,因为la...
For tighter integration, GNN encoders can be used to extract topological representations first, which are then fused with token embeddings within the LLM to leverage both modalities. The LLM then makes predictions over the consolidated embedding. ...
We also analyze the attention given to key subspaces of data, clarify the embedding and classification methods that are often conflated in existing surveys, and summarize decision-based detection methods that are frequently overlooked. Additionally, we discuss the application of LLMs in this field, ...
因此,当token序列变为一个图结构时,每个token成为图中的节点,token之间的共现或者依存等关系成为图中的边时,利用GNN模型进行特征提取完成的其实也是token节点特征的增强,即对应增强的节点embedding表示,同样的可以根据节点embedding,通过图中节点embedding的pooling等操作,得到整张图的表示。
(NeurIPS'23) WalkLM: A Uniform Language Model Fine-tuning Framework for Attributed Graph Embedding [paper] (arXiv 2024.08) Learning Graph Quantized Tokenizers for Transformers [paper] (ICLR'25) Text Attributed Graph Node Classification Using Sheaf Neural Networks and Large Language Models [paper] ...
LLM大模型 TEST: Text Prototype Aligned Embedding to Activate LLM's Ability for Time Series 文本原型对齐嵌入以激活LLM的时间序列能力 简述:论文介绍了两种使用语言模型处理时间序列任务的策略,其中重点介绍了TS-for-LLM方法。该方法通过设计适用于LLM的TS嵌入方法来激活LLM处理TS数据的能力。作者提出了一种名为TES...
凯斯西储大学(Case Western Reserve University)助理教授 Xiaotian Han 博士招募2025Spring/Fall全奖博士,研究方向为探索高校LLMs、理解LLMs和图基础模型。 研究方向 1. Efficient LLM: optimizing architecture, enhancing long context, … 2. Understanding LLM: understanding position embedding, understanding alignment,...