IGNN-Solver: Новый графовый нейронный решатель для неявных графовых нейронных сетей

Проблемы IGNN и их решение

Основная проблема IGNN заключается в медленной скорости вывода и масштабируемости. Эти сети хорошо справляются с долгосрочными зависимостями в графах, но требуют много вычислений. Это ограничивает их применение в больших графах, таких как социальные сети и электронная коммерция.

Текущие решения

Существующие решения, такие как итерации Пикара и ускорение Андерсона, требуют множества итераций для достижения результата. Это делает их неэффективными для больших графов, так как время на сходимость увеличивается.

IGNN-Solver: новое решение

Исследователи из нескольких университетов разработали IGNN-Solver, который ускоряет процесс решения IGNN. Он использует обобщенный метод ускорения Андерсона и малую графовую нейронную сеть (GNN), что позволяет предсказывать следующий шаг итерации.

Преимущества IGNN-Solver

Ускорение вывода: IGNN-Solver увеличивает скорость вывода до 8 раз при сохранении высокой точности.
Оптимизация итераций: Использует обучаемый инициализатор для сокращения количества необходимых итераций.
Эффективность: Дополнительные вычисления составляют всего 1% от общего времени обучения.

Результаты

IGNN-Solver показал значительные улучшения в скорости и точности на различных наборах данных, включая Amazon и Reddit. Например, точность на наборе данных Reddit увеличилась до 93.91%.

Заключение

IGNN-Solver представляет собой важный шаг вперед в решении проблем масштабируемости и скорости IGNN. Это решение идеально подходит для задач обучения на больших графах, обеспечивая быструю и точную работу.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте IGNN-Solver. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.