Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch 实现。本文将解读它的创新之处,解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。
图分区,这让模型不必完全载入到内存中。
在每台机器上的多线程计算
在多台机器上的分布式执行(可选),所有操作都在图上不相连的部分进行
分批负采样,当每条边 100 个负例时,可实现每台机器每秒处理超过 100 万条边。
Auto Byte
专注未来出行及智能汽车科技
微信扫一扫获取更多资讯
Science AI
关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展
微信扫一扫获取更多资讯
Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch 实现。本文将解读它的创新之处,解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。
图分区,这让模型不必完全载入到内存中。
在每台机器上的多线程计算
在多台机器上的分布式执行(可选),所有操作都在图上不相连的部分进行
分批负采样,当每条边 100 个负例时,可实现每台机器每秒处理超过 100 万条边。
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
被模型正确地预测为正类别的样本。例如,模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件,而该电子邮件确实是垃圾邮件。
一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。