Graf inbäddningsmetoder producerar oövervakade nodfunktioner från grafer som sedan kan användas för en mängd olika maskininlärningsuppgifter. Moderna grafer, särskilt i industriella tillämpningar, innehåller miljarder noder och biljoner kanter, vilket överstiger kapaciteten hos befintliga inbäddningssystem. Vi presenterar PyTorch-BigGraph (PBG), ett inbäddningssystem som innehåller flera modifieringar av traditionella multi-relation inbäddningssystem som gör det möjligt att skala till grafer med miljarder noder och biljoner kanter. PBG använder grafpartitionering för att träna godtyckligt stora inbäddningar på antingen en enda maskin eller i en distribuerad miljö. Vi demonstrerar jämförbar prestanda med befintliga inbäddningssystem på gemensamma riktmärken, samtidigt som vi tillåter skalning till godtyckligt stora grafer och parallellisering på flera maskiner. Vi utbildar och utvärderar inbäddningar på flera stora sociala nätverk grafer samt den fullständiga Freebase dataset, som innehåller över 100 miljoner noder och 2 miljarder kanter.
REF innehåller flera ändringar av traditionella multi-relation inbäddningssystem och nuvarande PBG, som kan hantera grafer som innehåller över 100 miljoner noder och 2 miljarder kanter.
PyTorch-BigGraph: A Large-scale Graph Embedding System
{'venue': 'Proceedings of The Conference on Systems and Machine Learning, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}