要解决关系推理,从图形网络开始!深层思维地图网络库开源!

要解决关系推理,从图形网络开始!深层思维地图网络库开源!

?新智慧元报告?

公曰: github′arxiv

编辑:秦晓

deep Mind今天打开了一个内部图网库,在张量流中构建了一个简单而强大的关系推理网络。“图形网络”是由27名研究人员提出的,如Deep Mind、Google Brain和MIT,由于其支持关系推理和组合概括的优势,吸引了很多关注。

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deep Mind简单而强大的关系推理网络“图形网络”终于打开了源头!

今年6月,来自深度思维、谷歌大脑、麻省理工和爱丁堡大学等公司和机构的27名科学家联合发表了一篇论文《深度学习和图形网络》,提出了图形网络的概念。“让深入研究也能进行因果推理”,这篇论文吸引了业界的大量关注。

关于这篇论文的详细解释,请阅读辛志远报道的文章:

[ CNN越来越老,GNN越来越深入人心,Google Brain,MIT和其他27位作者已经发表了伟大的论文,图形网络也使得深入学习能够引发和影响推理。

简而言之,图形网络是一种以图形为输入,以图形为输出的神经网络。输入地图有边- ( E?),节点- ( V?)和全局级( u )的属性。输出图具有相同的结构,但属性已更新。图形网络是更广泛的“图形神经网络”家族的一部分( scracks Elli等人)。2009年)。

在本文中,作者详细解释了他们的“图形网络”。图形网络框架( GN )在图形结构表示中定义了一类用于关系推理的函数。GN框架概括和扩展了各种图形神经网络、MPNN和NLNN方法,并支持从简单的构建块构建复杂的结构。

GN框架的主要计算单位是?gn block,或“图形到图形”模块,将图形作为输入,对结构执行计算,并返回图形作为输出。如下文框3所述,实体由图的节点、边的关系和全局属性表示。

论文中“图”的定义

本文作者使用“图”来表示具有全局属性的有向和属性的多图。节点表示为Span >,边表示为Span >,全局属性表示为u Span >并且Span >表示发送方和接收方节点的指示符。详情如下:

定向:单向,从“发送者”节点指向“接收者”节点。属性:属性,可以编码为向量、集合甚至其他图形属性:边和顶点在其关联属性之间有多个边:全局属性:图形级属性:多图形:顶点

GN框架块的组织强调了可定制性,并合成了一种新的体系结构,它代表了期望的感应偏差。

/ p > papers: relationship induction bias, in-depth learning and graphical networks

地址pdf / 1806号文件。01261。项目设计文件

为什么网络很重要

正如图灵奖获得者朱迪亚·珀尔所指出的那样,康纳大学/麻省理工博士后研究员的数学博士塞斯·斯塔福德认为,图形NNS可以解决深层学习无法进行因果推理的核心问题。

Judea pearl

图灵奖获得者、贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔在Arxiv中发表了他的论文“机器学习理论障碍和因果革命的七个火花”,讨论了当前机器学习理论的局限性,并从因果推理中获得了七个启示。pearl指出,当前的机器学习系统几乎完全以统计或盲模型的形式运行,不能用作强大人工智能的基础。他认为突破在于“因果革命”,并且可以通过借鉴结构性因果推理模型为自动化推理做出独特的贡献。

如何解决这个问题,深明认为我们应该从“图形网络”开始。

现在,这一重磅报道的开源软件库终于发布了!可用于在张量流和十四行诗中构建图网。

Building graph net / p > in tensor flow

装置

图形网库可以从PIP安装。

此安装与Linux / Mac OS X和Python 2.7和3.4 +兼容。

要安装库,请运行:

One dollar? Pip? Installation? Graph network

用例

下面的代码用于构建一个简单的图形网络模块,并将其连接到数据。

Import? Graph net? Like? place name

Import? Sonnets? Like? Sinus, nose and throat

3

4 #? Offer? Your? Have? Function? Go? Produce? Graph structure? Data.

5 input map? =? Get graph ( )

6

7 #? Creation? That? Chart? Network.

8 Graph _ Net _ Module? =? Graphic network (

9? ? ? ? Edge _ model _ fn = λ:? Network media ( [ 32? 32 ] ),

10? ? ? ? Node _ model _ fn = λ:? Network media ( [ 32? 32 ] ),

11? ? ? ? Global _ model _ fn = λ:? Network media ( [ 32? 32 ] ) )

十二

13 #? Pass? That? Input? Chart? Go? That? Chart? Network? And? Come back? That? Output? Chart.

Output map? =? Figure _ NET _ Module ( Input _ Graph )

Jupiter notebook demonstration

这个库包括演示,演示如何在最短路径搜索任务、排序任务和物理预测任务上创建、操作和训练图形网络,以推理图形结构化数据。每个演示都使用相同的图形网络体系结构,突出了这种方法的灵活性。

试着在浏览器实验室演示

要尝试演示而不在本地安装任何东西,您可以通过云Co存储库后端在浏览器中运行演示(甚至在手机上)。

在浏览器中运行最短路径演示文稿

最短路径演示创建随机图,并训练图网络在任意两个节点之间的最短路径上标记节点和边。在一系列消息传递步骤中,该模型改进了最短路径的预测。

/ p >在浏览器中运行排序演示

“排序演示”创建一个随机数列表,并训练图形网络对列表进行排序。经过一系列消息传递步骤后,模型可以准确预测哪些元素(图中的列)彼此跟随(行)。

在浏览器中运行物理演示文稿

“物理演示”创建了一个随机质量的弹簧物理系统,并训练一个图形网络来预测下一个时间步的系统状态。模型的下一个预测可以作为输入反馈,以创建未来轨迹的展示。下面的每一个子图显示了超过50步的实际和预测质量弹簧系统状态。这类似于Battaglia等人提出的“交互网络”的模型和实验。( 2016年)。

/ p >纸张地址:

https://arxiv.org/pdf/1806.01261.pdf

GitHub地址:

https://github.com/deepmind/graph_nets

2018年新智慧园人工智能世界

人工智能世界峰会综述

9月20日,辛志远在北京国家会议中心召开了2018年人工智能世界峰会,邀请了人工智能领袖,如机器学习教父汤姆·米切尔、CMU教授、马克斯·塔马克、周志华、陶大成和陈亦然关注机器智能和人类命运。

回顾人工智能世界2018年世界人工智能峰会的盛事:

艾奇艺?

上午https://www.iqiyi.com/v_19rr54cusk.html??

In the afternoon, Chinese means

Sina. com

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