Источник: Nuances of Programming Обучение единой универсальной модели для решения произвольных наборов данных всегда было мечтой исследователей в области машинного обучения, особенно в эпоху базовых моделей. Хотя эти мечты уже осуществились в области восприятия, такой как изображения или естественные языки, остается открытой проблемой то, можно ли их воспроизвести в области рассуждений, например в графах. В этой публикации авторы доказывают, что существует универсальная модель рассуждения, по крайней мере, для графов знаний (KG)...

Источник: Nuances of Programming Графовые нейронные сети (GNN) представляют собой одну из наиболее интересных и быстро развивающихся архитектур в области глубокого обучения. Будучи моделями глубокого обучения, предназначенными для обработки данных, структурированных в виде графов, GNN обладают универсальностью и огромными обучающими возможностями. Среди различных типов GNN наиболее распространенной и широко применяемой моделью стали графовые сверточные сети (GCN). Инновационность GCN обусловлена...