GPT-GNN模型首先是自监督的生成式的预训练框架,通过预训练捕捉图谱固有的内在的Structural and Semantic等属性信息,可以对各种下游任务起到有效提升作用。 GPT-GNN模型训练通过两个生成任务:Attribute Generation和Edge Generation,并且构建Node Attributes和Graph Structure之间的相互依赖关系,捕捉隐含的特征信息。结构图如下...
MetaHIN在模型层面探索了元学习的能力，同时在数据层面研究了异质信息网络的表达能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的语义上下文来增强每个用户的任务，因此设计了一种新颖的语义增强型任务构建器，用于在元学习场景中捕获异质信息网络中的语义信息。进一步地，我们构建了一个协同适应元学习器。该学习器既具有语义层面...
技术标签:知识图谱预训练模型生成GPT-GNN大规模 作者:CHEONG 公众号:AI机器学习与知识图谱 研究方向:自然语言处理与知识图谱 本文介绍一篇基于生成式的图谱预训练模型GPT-GNN(KDD 2020),介绍GPT-GNN模型核心点和模型思路,完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字:GPT-GNN 一、Background Background1、GPT/GPT2.0: GPT...
这就有个问题了,参数同步会有无法避免的延迟,那这个就违背了On-policy算法的更新原则,作者提出了一种很好的方式解决这个问题,对有延迟的数据进行修正使得on-policy的训练方式可以继续进行。 GPT-GNN:图神经网络的预训练 论文名称:GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks 作者:Hu Ziniu /Dong Yu...
缓解异质信息网络中冷启动问题 so easy?来看看 MetaHIN 模型 IMPALA:大规模强化学习算法 GPT-GNN:图神经网络的预训练 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究 论文名称:A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 作者:Laga Hamid /Jospin Laurent Valentin /Boussaid Farid /Bennamoun ...
缓解异质信息网络中冷启动问题 so easy?来看看 MetaHIN 模型 IMPALA:大规模强化学习算法 GPT-GNN:图神经网络的预训练 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究 论文名称:A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 作者:Laga Hamid /Jospin Laurent Valentin /Boussaid Farid /Bennamoun ...
文章提出用生成模型来对图分布进行建模,即逐步预测出一个图中一个新节点会有哪些特征、会和图中哪些节点相连。 在第一步中,通过已经观测到的边,预测该节点的特征; 在第二步中,通过已经观测到的边,以及预测出的特征,来预测剩下的边。 作者在两个大规模异构网络和一个同构网络上进行了实验,总体而言,GPT-GNN在...
1. 结合大型模型:将大型模型如BERT或GPT与GNN结合,以增强模型对图结构数据的理解,尤其在处理大规模图数据时。 2. Graph Transformer:将Transformer的成功经验扩展到图数据上,探索如何设计高效的注意力机制,提升GNN在处理图结构时的性能。 3. 分布外泛化:针对训练和测试数据分布不一致的问题,研究如何提升GNN的泛化能力...
实验里我们发现使用reversible connection可以在单个GPU以常数内存复杂度训练几乎任意深度的GNN,因为加深不增加内存的消耗,我们可以训练非常大的overparameterized模型。我们训练了1001 layers+80 channels的模型(20.03M的参数)和448 layers+224 channels的模型(68.47M),参数量接近GPT的一半。本工作成功训练的GNN深度和参数量...