Vi använder djup inlärning för att modellera interaktioner över två eller flera uppsättningar av objekt, såsom användar-movie betyg, protein-drogbindningar, eller ternära useritem-tag interaktioner. Den kanoniska representationen av sådana interaktioner är en matris (eller en högredimensionell tensor) med en utbytbarhet egenskap: kodningens betydelse ändras inte av permuterande rader eller kolumner. Vi hävdar att modellerna därför bör vara Permutation Equivariant (PE): begränsas till att göra samma förutsägelser över sådana permutationer. Vi presenterar ett parameterdelningssystem och bevisar att det inte kunde göras mer uttrycksfullt utan att bryta mot PE. Detta system ger tre förmåner. För det första visar vi den senaste prestandan på riktmärken för flera matriser. För det andra, våra modeller kräver ett antal parametrar oberoende av antalet objekt, och därmed skala väl till stora datamängder. För det tredje kan modeller frågas om nya objekt som inte var tillgängliga vid träningstid, men för vilka interaktioner har observerats sedan dess. I experiment, våra modeller uppnått förvånansvärt bra generalisering prestanda på denna matris extrapolering uppgift, både inom domäner (t.ex., nya användare och nya filmer dras från samma distribution används för utbildning) och även över domäner (t.ex. förutsäga musik betyg efter utbildning på filmer).
En permutationslikvariantmodell användes av REF till modellinteraktioner mellan två eller flera uppsättningar.
Deep Models of Interactions Across Sets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}