Számítástudományi és Információelméleti Tanszék

 

Témakiírás

Mély tanulás nagy gráfokon

Rekurrens neurális hálózatok kiválóan képesek gráf-problémákat megoldani. (Gated Graph Sequence Neural Networks, Li et al, 2016) A kutatás eddig olyan problémákkal foglalkozott, ahol a tanító minta elemei kis gráfok, és a predikciók is kis gráfokon történnek. Egy érdekes változata a problémának az, amikor a tanító minta egyetlen nagy gráf, és a predikciót is ugyanennek a gráfnak a pontjaira adjuk. Egyfelől az ismert cimkéket fel akarjuk használni a predikciókban, másfelől a tanításhoz valamennyi információt titokban kell tartanunk a hálózat előtt. Kérdés hogy a különböző stratégiák hogyan hatnak a tanulásra. A tanítás és a predikció párhuzamosítható, hogy nagy gráfokon is alkalmazható legyen a technika. Kérdés hogy a különböző párhuzamosítási módszerek milyen eredményeket adnak.



Dr. Csima Judit
egyetemi docens
csima@cs.bme.hu

Dr. Katona Gyula
egyetemi docens
kiskat@cs.bme.hu