Graph в Машинном обучении простыми словами
Графы –- это сети из Узлов (Node) и Граней (Edges); структуры данных, используемые для различных задач Машинного обучения (ML) – Классификация (Classification), Кластеризация (Clustering) и Регрессия (Regression). С помощью изображения выше мы можем ознакомиться с двумя разными взглядами на взаимодействия персонажей романа «Отверженные», где два ´узла-окружности соединяются, если взаимодействуют соответствующие персонажи. Цвета графа слева подчеркивает...
10 месяцев назад
ULTRA: базовые модели для формирования рассуждений на графах знаний
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)...