Методы обучения графам трудно добавить к существующим конвейерам машинного обучения. Использование Correct&Smooth для уточнения существующих прогнозов путем «сглаживания» их по структуре графика. Введение Хотя графовые нейронные сети (GNN) в последнее время доминируют в академических тестах [3], они не получили сопоставимого внедрения в отраслевом машинном обучении. Структуры графовых данных и GNN трудно масштабировать для больших данных [1, 6] и они достаточно отличаются от стандартных..

Рэй Айер и Томас Цзян в рамках курсового проекта Stanford CS224W. Введение Сети окружают нас повсюду. От анализа того, как COVID распространяется по всему миру, до понимания потоков капитала в экономике и даже размышлений о наших собственных дружеских отношениях, почти любое явление в мире можно описать с точки зрения взаимосвязанных отношений. С ростом Интернета произошел взрыв данных — данных о пользователях, продуктах, контенте и многом другом. Многие крупнейшие компании в мире —..

Авторы: Паридхи Махешвари, Джиан Вора, Шармила Редди Нанги, часть проекта курса Stanford CS 224W. Большая часть глубокого обучения вращается вокруг поиска богатых представлений неструктурированных данных, таких как изображения, текст и графики. Обычные методы пытаются найти эти представления, используя некоторую конечную цель, которую мы хотим выполнить. Обычно это делается в контролируемой среде, где мы пометили данные. Однако во многих реальных приложениях у нас нет меток, связанных..