Основные понятия
自動グラフ学習のためのAutoGLライブラリは、柔軟で拡張可能な3層アーキテクチャを提供し、機械学習アルゴリズムの最適化を自動化します。
Аннотация
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。
Статистика
AutoGLはオープンソースであり、PyTorch GeometricやDeep Graph Libraryと互換性がある。
AutoGLはノード分類、リンク予測、グラフ分類などさまざまなタスクをサポートしている。
AutoGLは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を提供している。
Цитаты
"Recent years have witnessed an upsurge in research interests and applications of machine learning on graphs."
"None of the existing libraries can fully support AutoML on graphs."
"To fill this gap, we present Automated Graph Learning (AutoGL), the first dedicated library for automated machine learning on graphs."