XAI-DROP: Улучшение обучения графовых нейронных сетей с помощью стратегий объяснимого отбора данных

 XAI-DROP: Enhancing Graph Neural Networks GNNs Training with Explainability-Driven Dropping Strategies

Графовые нейронные сети (GNN): Практические решения и ценность

Графовые нейронные сети (GNN) стали мощным инструментом для анализа данных, структурированных в графах. Они применяются в социальных сетях, системах рекомендаций, биоинформатике и открытии лекарств. Однако GNN сталкиваются с рядом проблем, таких как плохая обобщаемость, трудности с интерпретацией, слишком сильное сглаживание и чувствительность к шуму.

Решения для повышения устойчивости GNN

Для решения этих проблем были внедрены стратегии удаления, которые улучшают устойчивость моделей, выборочно удаляя компоненты, такие как ребра, узлы или сообщения во время обучения. Примеры методов: DropEdge, DropNode и DropMessage. Однако они не имеют системного подхода для выявления и исключения компонентов, которые ухудшают производительность модели.

Объясняющий искусственный интеллект (XAI)

Недавние исследования рассматривают XAI как основу для улучшения стратегий удаления в GNN. Методы на основе XAI используют техники объясняемости на уровне экземпляров, чтобы выявлять и исключать вредные компоненты графа. Это обеспечивает соответствие структуры графа значимым вкладам в предсказания модели.

Преимущества xAI-Drop

Исследователи из Университета Тренто и Университета Кембриджа разработали xAI-Drop — регуляризатор, который основывается на объясняемости при удалении элементов графа. Этот подход позволяет выявлять и исключать шумные элементы во время обучения, предотвращая фокусировку модели на ложных паттернах.

Эффективность xAI-Drop

Эмпирические исследования показывают, что xAI-Drop превосходит существующие стратегии удаления по точности и качеству объяснений. Ключевые достижения включают интеграцию объясняемости как основного принципа и демонстрацию ее эффективности в задачах классификации узлов и предсказания связей.

Как работает XAI-DROP?

XAI-DROP улучшает обучение GNN, выборочно удаляя узлы или ребра на основе объясняемости и уверенности. В случае классификации узлов, узлы с высокой уверенностью предсказания, но низкой объясняемостью подлежат удалению. Это приводит к улучшению производительности модели в различных условиях.

Результаты экспериментов

Результаты показывают, что XAI-DROP постоянно превосходит случайные методы и методы на основе XAI. Это подчеркивает его эффективность в оптимизации производительности GNN.

Заключение

XAI-DROP — мощная система для задач, основанных на графах, которая сочетает предсказательную точность и интерпретируемость. Она демонстрирует свою универсальность, превосходя существующие подходы во многих сценариях применения.

Преимущества внедрения ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите применение XAI-DROP. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и найдите пути автоматизации.

Практические шаги для внедрения ИИ

  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение, так как существует множество вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…