图神经网络(AliGraph)在阿里巴巴的发展与应用

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为哪些做GNN?

背景

在大数据的背景下,利用高速计算机去发现数据中的规律似乎是最有效的手段。为了让机器计算的有目的性,还要将人的知识作为输入。大伙儿先后经历了专家系统、经典机器学习、深层学习3个 阶段,输入的知识由具体到抽象,由具体规则到特性再到模式,没法宏观。相对来说,抽象的层次变高了,覆盖面变广了,但大伙儿对底层的感知变弱了,模型的可解释程度变差了。事物发展往往遵循从前的规律,先有客观事实,再有原理支撑,很久 是普遍推广。深层学习的应用将会我还要们看到了非常可观的价值,但其身前的可解释性工作进展缓慢,也将会没法,当大伙儿用深层学习去出理 某些风控、安全等业务场景,那数字效果不足英文以支撑这项技术的应用,大伙儿更还要知道结果后边的原应。

Graph是知识的载体,其间的实体联系含晒 了很强的因果关系。重要的是,这是三种 直观的、人

作者:机器学习PAI 赵昆