近年、グラフ上の機械学習に関する研究と応用が急増しています。手動で最適な機械学習アルゴリズムを設計することは柔軟性が不足し、専門知識が必要です。この問題に対処するために、AutoML on graphsは注目されています。AutoGLは、自動グラフ学習用の初めての専用ライブラリであり、3層アーキテクチャを提案しています。バックエンドとしてPyTorch GeometricやDeep Graph Libraryなどの既存のグラフ学習ライブラリを使用し、完全な自動化されたグラフ学習パイプラインを提供します。さらに、自動特徴量エンジニアリングやニューラルアーキテクチャサーチなどのモジュールも含まれており、多くの最新手法と柔軟なベースクラスが提供されています。
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Ziwei Zhang,... ב- arxiv.org 03-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2104.04987.pdfשאלות מעמיקות