
«`html
CLDG: Простой фреймворк машинного обучения для динамических графов
Графовые нейронные сети (GNN) становятся важным инструментом в различных областях, таких как управление рисками в финансах и прогнозирование трафика. Однако текущие исследования сталкиваются с проблемой зависимости от данных, что ограничивает их применение.
Проблемы и решения
Сложности с метками данных приводят к переходу исследователей к нев supervisированному контрастному обучению. Этот подход использует взаимную информацию между различными графовыми представлениями, но может негативно влиять на качество данных.
Исследователи из Университета Сямэнь в Китае разработали CLDG — эффективный фреймворк для нев supervisированного контрастного обучения на динамических графах.
Преимущества CLDG
- Легкость и масштабируемость: алгоритм легкий и прост в использовании.
- Низкая сложность: снижает временные и пространственные затраты.
- Гибкость: возможность выбора из различных кодеров.
Компоненты фреймворка CLDG
- Слой выборки временных представлений
- Базовый кодер
- Функция считывания
- Проекционная голова
- Функция потерь контрастного обучения
Фреймворк CLDG был протестирован на семи реальных наборах данных и показал впечатляющие результаты, превзойдя восемь современных методов. Он уменьшил параметры модели в 2000 раз и сократил время обучения в 130 раз.
Заключение
CLDG представляет собой практическое и легкое решение для применения контрастного обучения к динамическим графам. Это решение может значительно повысить эффективность в вашей компании.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ.
- Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Изучите, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с помощью AI Sales Bot. Будущее уже здесь!
«`