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...
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在不同的实验设定下显著提高下游任务的性能,平均能达到9.1%的性能提升。另外,还评估了在不同百分比的标记数据下,GPT...
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 ...
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 Mohammed 发表时间:2020/6/1 论文链接:...