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八大胜娱乐:学习单个节点多个嵌入&自动学习最优超参数

时间:2019/8/1 17:45:01  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要: 将机器学习方法应用在图中并不容易,因为图大多是由离散部分组成的组合结构,而 ML 方法更喜欢连续结构。为了解决这一难题,谷歌引入了新的技术来学习单个节点的多个嵌入,并提出了一种自动学习最优超参数的方法。代码皆已开源。表示实体间关系的关系数据在网络世界(如在线社交网络)和现实世界...
    将机器学习方法应用在图中并不容易,因为图大多是由离散部分组成的组合结构,而 ML 方法更喜欢连续结构。为了解决这一难题,谷歌引入了新的技术来学习单个节点的多个嵌入,并提出了一种自动学习最优超参数的方法。代码皆已开源。

表示实体间关系的关系数据在网络世界(如在线社交网络)和现实世界(如蛋白质交互网络(protein interaction network)中无处不在。这些数据可以表示为带有节点(如用户或蛋白质)和连接它们的边(如亲密关系或蛋白质交互)的图。

由于数据图的普遍流行,图分析在机器学习中发挥着重要作用,已应用于聚类、链接预测、隐私保护和其它方向。为了将机器学习方法应用于图(如预测新的亲密关系或发现未知的蛋白质交互),我们需要学习适合在 ML 算法中使用的图表征。

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