|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Эффективное обучение графовых сетей на многомерных многослойных представлениях табличных данныхстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
- Авторы: Медведев А.В., Дьяконов А.Г.
- Журнал: Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
- Том: 514
- Номер: 2
- Год издания: 2023
- Издательство: Российская академия наук
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 118
- Последняя страница: 125
- DOI: 10.1134/S1064562423701193
- Аннотация: Для задач предсказания на табличных данных дополнительная информация о целевой переменной может быть скрыта в отношениях между объектами. В частности если для таких объектов можно построить граф, где они будут вершинами, а связи между ними будут выражаться ребрами. Недавние работы показали, что совместное обучение графовых нейронных сетей и градиентных бустингов на таких данных дает прирост качества предсказания. В данной статье мы предлагаем новые методы обучения на табличных данных с графовой структурой. Эти методы являются попытками унифицировать современные многослойные модели для обработки табличных данных и графовые нейронные сети. Мы также предлагаем способы борьбы с вычислительной сложностью реализованных моделей и проводим наши эксперименты для индуктивных и трансдуктивных случаев. Наши результаты показывают, что предложенные модели обеспечивают качество, сравнимое с современными подходами.
- Добавил в систему: Дьяконов Александр Геннадьевич