图神经网络(AliGraph)在阿里巴巴的发展与应用

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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,时需将人的知识作为输入。大家先后经历了专家系统、经典机器学习、高度学习三个小多多阶段,输入的知识由具体到抽象,由具体规则到形态学 再到模式,这麼 宏观。相对来说,抽象的层次变高了,覆盖面变广了,但大家对底层的感知变弱了,模型的可解释程度变差了。事物发展往往遵循曾经的规律,先有客观事实,再有原理支撑,很久 是普遍推广。高度学习的应用许多我要们看了了非常可观的价值,但其肩头的可解释性工作进展缓慢,也许多这麼 ,当大家用高度学习去除理许多风控、安全等业务场景,那数字效果不足以支撑这项技术的应用,大家更时需知道结果上边的原因 。

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

为许多做GNN?

作者:机器学习PAI 赵昆

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