Графовые структуры, описывающие зависимости между сущностями, широко используются для повышения эффективности моделей машинного обучения, обучаемых на потоковых данных. Для того, чтобы использовать классические методы машинного обучения в таких задачах, необходимо иметь возможность строить векторные представления компонентов графа (вершин и/или ребер) с учетом их атрибутов. Хотя для статических графов существует большое количество методов построения таких представлений, задача оказывается гораздо сложнее, когда у графа меняется структура с течением времени.
В рамках семинара мы рассмотрим задачи, которые возникают при работе с динамическими графами, рассмотрим классификацию методов построения векторных представлений и рассмотрим модель из статьи
Докладчик: Никита Северин
7 views
6
3
6 months ago 00:08:16 1
УЗНАЙ, КАК И СКОЛЬКО ТЫ МОЖЕШЬ ЗАРАБАТЫВАТЬ В ПРОЕКТЕ “INSTART“
6 months ago 00:48:11 1
Ты живешь БЛАГОДАРЯ МАТЕМАТИКЕ! И вот почему! / Редакция.Наука
6 months ago 01:15:57 1
Как Сделать Лучший Пет-Проект | Архитектура Бекенда за 1 час
6 months ago 00:06:28 1
НАУЧУ СТРИЧЬ ЗА 5 МИНУТ - МОДНАЯ ДЕТСКАЯ СТРИЖКА КОТОРУЮ ЛЕГКО ПОВТОРИТЬ ДОМА \ BOY HAIRCUT FADE