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Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 8
Redes Neurais em Grafos
Avaliação: 4.4 de 58 avaliações 2.5 horas totais 13 palestras Intermediário Redes Neurais em Grafos Cada vez mais evidências têm demonstrado que o aprendizado de representação em grafos, especialmente as redes neurais em grafos (GNNs), têm facilitado enormemente tarefas computacionais em grafos, incluindo tarefas focadas em nós e em grafos. Os avanços revolucionários trazidos pelas GNNs também têm contribuído imensamente para a profundidade e amplitude da adoção do aprendizado de representação em grafos em aplicações do mundo real. Para os domínios clássicos de aplicação do aprendizado de representação em grafos, como sistemas de recomendação e análise de redes sociais, as GNNs resultam em desempenho de ponta e os levam a novas fronteiras. Ao mesmo tempo, novos domínios de aplicação das GNNs têm surgido continuamente, como otimização combinatória, física e saúde. Essas amplas aplicações das GNNs possibilitam contribuições e perspectivas diversas de disciplinas distintas e tornam esse campo de pesquisa verdadeiramente interdisciplinar. Neste curso, a Dra. Emily Johnson começará falando sobre a representação básica de dados em grafos e conceitos como dados de nós, tipos de arestas, matriz de adjacência e matriz de Laplacian, etc. Em seguida, discutiremos os tipos amplos de tarefas de aprendizado em grafos e discutiremos as operações básicas necessárias em uma GNN: filtragem e pooling. Além disso, discutiremos detalhes de diferentes tipos de métodos de filtragem em grafos (ou seja, agregação de vizinhança). Isso inclui redes convolucionais em grafos, redes de atenção em grafos, GCNs de confiança, GCNs sintáticos e a estrutura geral de redes neurais de passagem de mensagens. Em seguida, falaremos sobre três principais tipos de métodos de pooling em grafos: pooling baseado em topologia, pooling global e pooling hierárquico. Dentro de cada um desses três tipos de métodos de pooling em grafos, discutiremos métodos populares. Por exemplo, no pooling de topologia, falaremos principalmente sobre Normalized Cut e Graclus. No pooling global, falaremos sobre Set2Set e SortPool. No pooling hierárquico, falaremos sobre diffPool, gPool e SAGPool. Em seguida, falaremos sobre três arquiteturas de redes neurais em grafos não supervisionadas: GraphSAGE, autoencoders em grafos e Deep Graph InfoMax. Por fim, falaremos sobre algumas aplicações de GNNs para PNL, incluindo rotulagem de papéis semânticos, detecção de eventos, extração de múltiplos eventos, tradução automática neural, marcação de tempo de documentos e extração de relações. O que você aprenderá - Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Redes Neurais em Grafos - Convoluções em Grafos - Pooling em Grafos - Aplicações de GNNs para PNL - DL para PNLEstimar frete
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