Relationellt lärande handlar om data som kännetecknas av relationella strukturer. En viktig uppgift är kollektiv klassificering, som är att gemensamt klassificera nätverksobjekt. Samtidigt som den har ett stort löfte om att producera en bättre noggrannhet än icke-kollektiva klassificeringar, är kollektiv klassificering datormässigt utmanande och har inte utnyttjat de senaste genombrotten i djup inlärning. Vi presenterar Column Network (CLN), en ny modell för djupt lärande för kollektiv klassificering inom multirelationsdomäner. CLN har många önskvärda teoretiska egenskaper: (i) det kodar multi-relation mellan två instanser; (ii) det är djupt och kompakt, vilket gör att komplexa funktioner kan approximeras på nätverksnivå med en liten uppsättning fria parametrar; (iii) lokala och relationella funktioner lärs samtidigt; (iv) långsiktiga, högre ordning beroenden mellan instanser stöds naturligt; och (v) avgörande, lärande och slutsatser är effektiva med linjär komplexitet i storleken på nätverket och antalet relationer. Vi utvärderar CLN på flera verkliga applikationer: (a) fördröjningsförutsägelse i programvaruprojekt, (b) PubMed Diabetes publiceringsklassificering och (c) film genreklassificering. I alla dessa tillämpningar, CLN visar en högre noggrannhet än toppmoderna rivaler.
REF utformade en modell för djupt lärande för kollektiv klassificering inom multirelationsdomäner, som lär sig lokala och relationella egenskaper samtidigt för att koda multirelationer mellan två instanser.
Column Networks for Collective Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}