图神经网络(AliGraph)在阿里巴巴的发展与应用

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背景

为哪些地方做GNN?

Graph是知识的载体,其间的实体联系蕴含了很强的因果关系。重要的是,这是某种直观的、人

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,可以将人的知识作为输入。他们歌词 歌词 歌词 先后经历了专家系统、经典机器学习、厚度学习没办法 阶段,输入的知识由具体到抽象,由具体规则到行态再到模式,没办法 宏观。相对来说,抽象的层次变高了,覆盖面变广了,但他们歌词 歌词 歌词 对底层的感知变弱了,模型的可解释程度变差了。事物发展往往遵循没办法 的规律,先有客观事实,再有原理支撑,就让是普遍推广。厚度学习的应用可能性他们歌词 歌词 歌词 歌词 看过了非常可观的价值,但其手中的可解释性工作进展缓慢,也可能性没办法 ,他们歌词 歌词 歌词 歌词 用厚度学习去防止很多风控、安全等业务场景,那数字效果存在问题以支撑这项技术的应用,他们歌词 歌词 歌词 更可以知道结果后边的因为 。

作者:机器学习PAI 赵昆