Графы AnyGraph: эффективная модель для работы с разнообразными графовыми данными.

 AnyGraph: An Effective and Efficient Graph Foundation Model Designed to Address the Multifaceted Challenges of Structure and Feature Heterogeneity Across Diverse Graph Datasets

«`html

AnyGraph: эффективная и эффективная модель основы графа, разработанная для решения многофасетных проблем гетерогенности структуры и признаков в разнообразных графовых наборах данных

Графовое обучение сосредотачивается на разработке передовых моделей, способных анализировать и обрабатывать относительные данные, структурированные в виде графов. Это поле является важным в различных областях, включая социальные сети, академические сотрудничества, транспортные системы и биологические сети. По мере расширения реальных приложений графовых данных возрастает спрос на модели, способные эффективно обобщать различные графовые домены и обрабатывать врожденное разнообразие и сложность структур и признаков графов. Решение этих проблем критически важно для раскрытия полного потенциала графовых исследований.

Проблемы графового обучения

Существенной проблемой в графовом обучении является разработка моделей, способных эффективно обобщать разнообразные домены. Традиционные подходы часто нуждаются в помощи при гетерогенности графовых данных, которая включает вариации структурных свойств, представлений признаков и сдвигов распределения в различных наборах данных. Эти проблемы ограничивают способность моделей быстро адаптироваться к новым, невидимым графам, снижая их применимость в реальных сценариях. Решение этих проблем критически важно для развития области и обеспечения широкого применения моделей графового обучения в различных областях.

Модель AnyGraph

Исследователи из Университета Гонконга представили AnyGraph, новую модель основы графа, разработанную для преодоления проблем гетерогенности графовых данных. AnyGraph построен на архитектуре Graph Mixture-of-Experts (MoE), позволяющей ему управлять сдвигами распределения внутри домена и между доменами в гетерогенности структуры и признаков. Эта модель облегчает быструю адаптацию к новым графовым доменам, делая ее высокоуниверсальной и эффективной в обработке разнообразных графовых наборов данных. Используя архитектуру MoE, AnyGraph может динамически маршрутизировать входные графы к наиболее подходящей сети экспертов, оптимизируя свою производительность в различных типах графов.

Основная методология AnyGraph заключается в инновационном использовании архитектуры Graph Mixture-of-Experts (MoE). Эта архитектура включает несколько специализированных сетей экспертов, каждая из которых нацелена на захват конкретных структурных и признаковых характеристик графовых данных. Легкий механизм маршрутизации экспертов в AnyGraph позволяет модели быстро идентифицировать и активировать наиболее релевантных экспертов для заданного входного графа, обеспечивая эффективную и точную обработку. В отличие от традиционных моделей, полагающихся на одну фиксированную сеть, архитектура MoE AnyGraph позволяет ей динамически адаптироваться к тонкостям разнообразных графовых наборов данных. Кроме того, модель включает процесс унификации структуры и признаков, где матрицы смежности и признаки узлов различных размеров отображаются в фиксированные векторные представления. Этот процесс улучшается с использованием сингулярного разложения (SVD) для извлечения признаков, дополнительно улучшая способность модели обобщаться по различным графовым доменам.

Производительность AnyGraph была тщательно оценена через обширные эксперименты на 38 разнообразных графовых наборах данных, охватывающих области, такие как электронная коммерция, академические сети, биологическая информация и другие. Результаты этих экспериментов подчеркивают превосходные возможности нулевого обучения AnyGraph, демонстрируя его способность эффективно обобщаться по различным графовым доменам с существенными сдвигами распределения. Например, в наборах данных Link1 и Link2 AnyGraph достигал показателей recall@20 в 23,94 и 46,42 соответственно, значительно превосходя существующие модели. Кроме того, производительность AnyGraph следовала закону масштабирования, где точность модели улучшалась с увеличением размера модели и обучающих данных. Эта масштабируемость подчеркивает устойчивость и адаптивность модели, делая ее мощным инструментом для различных задач, связанных с графами. Кроме того, легкая природа механизма маршрутизации экспертов обеспечивает возможность AnyGraph быстро адаптироваться к новым наборам данных без необходимости обширной повторной тренировки, делая его практичным и эффективным решением для реальных приложений.

В заключение, проведенные исследования Университета Гонконга эффективно решают критические проблемы, связанные с гетерогенностью графовых данных. Представление модели AnyGraph представляет собой значительное развитие в графовом обучении, предлагая универсальное и надежное решение для обработки разнообразных графовых наборов данных. Инновационная архитектура MoE и динамический механизм маршрутизации экспертов позволяют модели эффективно обобщаться по различным доменам, демонстрируя высокую производительность в задачах нулевого обучения. Масштабируемость и адаптивность AnyGraph дополнительно улучшают ее полезность, позиционируя ее как передовую модель в графовом обучении.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…