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第四范式NeurIPS 2020:知识图谱嵌入的自动化

发布时间:2020-12-07 00:53:14 所属栏目:点评 来源:网络整理
导读:副标题#e# 前不久,来自第四范式的资深研究员姚权铭博士和大家分享了其参与并被 NeurIPS 2020 接收的论文《Interstellar: Searching Recurrent Architecture for Knowledge Graph Embedding》。 这项研究受神经架构搜索(NAS)的启发,提出将 Interstellar

在搜索效率上,Hybrid 算法能够比随机搜索(Random)、强化学习(Reinforce)、贝叶斯优化(Bayes)算法更快地得到更好的模型,同时下图中的两条虚线(表示单独的 one-shot 算法)表明其在这个问题上性能并不好。在搜索时间上,Hybrid 算法和调参(如 learning rate、batch size 等参数)时间是相当的,说明这个搜索方法代价并不高。在新的问题中,先搜索模型再进行调参是一个不错的选择。

第四范式NeurIPS 2020:知识图谱嵌入的自动化

 

 

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