这是因为:假设用户单一intent;全局embedding很难表示不同intent。那么能否在不同的dimension encode 用户的不同意图。 实现:graph disentangling layer假设一个用户有K个意图,对每一个意图建立specific的图网络,就会有K个。在每个intent-specific,进行动态的邻居聚合。 第k个意图下的用户表示:$$e_{ku}^{(1)}=g(u...
中国计量大学嘉量AI论坛第3期:图神经网络-概念、模型及应用,分享者:汪晓锋老师,时间:2022年8月5日。嘉量AI论坛旨在为广大师生提供一个人工智能领域的交流平台,报告的内容包括并不限于学术前沿、技术落地实践、专题讲习、职业发展等主题。
在此背景之下，诸多基于Graph的新型机器学习算法—GNN（图神经网络），在学术界和产业界不断的涌现出来。
为了解决这一难题,我们开发了一种基于多关系图的MTL模型——异构多任务图同构网络(Heterogeneous Multi-Task graph Isomorphism Network, HMTGIN),该模型有效地解决了异构CQA任务。在每次训练前向传递中,HMTGIN通过图同构网络的扩展和跳跃连接嵌入输入的CQA论坛图。嵌入然后在所有特定任务的输出层共享,以计算各自的损失。
Deepmind尝试把拓扑结构网络图与深度强化学习融合,由此提出了一个新的AI模块——图网络。图网络,是对以前各种对图进行操作的神经网络方法的推广和扩展,学习图网络中实体、关系的向量表示以及构成它们的规则,由于对图进行操作函数的大多通过神经网络实现,所以我们又称之为图神经网络。
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