«`html
Использование Hierarchical Graph Masked AutoEncoders (Hi-GMAE) в сфере искусственного интеллекта
В анализе графов проблемой для традиционных методов обучения с учителем является необходимость размеченных данных, особенно в академических, социальных и биологических сетях. Для преодоления этого ограничения были разработаны техники графовой самообучающейся предварительной обработки (GSP), использующие внутренние структуры и свойства графовых данных для извлечения содержательных представлений без необходимости размеченных примеров. Методы GSP широко классифицируются на контрастные и генеративные.
Генеративные методы Hi-GMAE
Генеративные методы, такие как GraphMAE и MaskGAE, сосредотачиваются на обучении представлений узлов с помощью цели восстановления. Они часто оказываются более простыми и эффективными, чем контрастные методы, которые зависят от тщательно разработанных стратегий аугментации и выборки.
Hi-GMAE: решение для многоуровневой структуры графов
Для решения ограничений текущих моделей GMAE был представлен фреймворк Hierarchical Graph Masked AutoEncoders (Hi-GMAE). Он включает три основных компонента, предназначенных для захвата иерархической информации в графах. Результаты экспериментов показали, что Hi-GMAE превосходит существующие модели в предварительной обработке графов, подчеркивая его превосходство в захвате и использовании иерархической графовой информации.
Внедрение и применение ИИ
Если вы хотите использовать ИИ для развития вашей компании, определите, где можно применить автоматизацию и какие KPI можно улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, начните с малого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию. Для советов по внедрению ИИ обращайтесь к нам в Telegram-канале t.me/itinai или на Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales — этот ИИ ассистент в продажах поможет вам в общении с клиентами и генерации контента для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru — будущее уже здесь!
«`
