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graph pruning
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IJCAI
关于图剪枝中 Fidelity^-$ 的可行性研究
通过提出 FiP 框架,从局部解释中构建全局边界掩码,以提高图神经网络的效率;实证观察表明,通用可解释人工智能方法在图剪枝性能方面优于为图神经网络量身定制的方法。
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17 days ago
TAP: 通过张量自动并行化加速大规模深度神经网络训练
本文提出了一种模型并行框架 TAP,利用神经网络作为有向无环图的性质,设计了一种图剪枝算法以高效地搜索最佳的数据和张量并行计划,实验表明 TAP 比现有自动并行化框架快 20-160 倍,并且其发现的并行化计划比专家设计的计划具有竞争力。
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a year ago
IJCAI
神经子图探索器:通过面向目标的语法子图剪枝减少噪声信息
本文提出了一种新的神经网络模型 Neural Subgraph Explorer,通过在句法图上修剪与目标无关的节点并引入目标词汇的一阶连接,解决了现有基于语法的模型在情感分类任务中的两个问题:信息的噪声聚合和远程相关信息的丢失。实验证明该
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2 years ago
ACL
LGESQL: 基于线图增强的混合局部和非局部关系文本到 SQL 模型
本研究提出了一种针对 text-to-SQL 任务中具有挑战性的异构图编码问题的 LGESQL 模型,通过线图增强策略挖掘底层的关系特征,同时设计了一个名为图修剪的辅助任务,提高编码器的判别能力,在跨领域的文本到 SQL 测试 Spider
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3 years ago
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