🚀 @SBERLOGASCI webinar on data science:
👨🔬 Евгений Дурыманов "Использование пакета node2vec для вложения графов"
⌚️ Вторник, 26 Марта, 19.00, по Москве
Add to Google Calendar
Доклад основан на Каггл ноутбуке: https://www.kaggle.com/code/eugenedurymanov/the-permutohedron-node-embeddings-distance-distr (апвоты - приветсвуются ! ).
Будет рассмотрен граф Кэли симметрической группы со стандартным выбором образующих (транспозиции соседних элементов). Permutohedron - это выпуклый многогранник, ребра которого в точности задают этот граф. Тем самым сам многогранник задает некоторое "правильное" вложение графа. Можно рассмотреть как распределены расстояния между вершинами в таком эмбединге - ожидается и хороший фит нормальным распределением - что и наблюдается.
Будет также рассмотрен пакет node2vec для вложений графов и его применение к этому конкретному графу и сравнение с Permutohedron.
Если время позволит - будет рассказано как работает пакет:
Строятся случайные блуждания по графу - набор вершин - это предложения, а сами вершины - это слова. После этого применяется word2vec, который и дает эмбединги. Реализация word2vec в Pytorch-geometric отличается от исходной и следует статье https://arxiv.org/abs/1402.3722 .
Код:
https://causalai.github.io/pytorch_geometric/_modules/torch_geometric/nn/models/node2vec.html
См. также: https://www.baeldung.com/cs/nlps-word2vec-negative-sampling
Подумайте какой предложен лосс и чем он отличается от исходного лосса в ворд2век.
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
—————————-
Мы организуем активность по изучению методов ML/RL и применению их к математическим задачам теории групп/графов, если Вам интересно присоединиться - отметьтесь в голосовалке : https://t.me/sberlogasci/7794 . Более подробная инфа тут: https://t.me/sberlogabig/374.
👨🔬 Евгений Дурыманов "Использование пакета node2vec для вложения графов"
⌚️ Вторник, 26 Марта, 19.00, по Москве
Add to Google Calendar
Доклад основан на Каггл ноутбуке: https://www.kaggle.com/code/eugenedurymanov/the-permutohedron-node-embeddings-distance-distr (апвоты - приветсвуются ! ).
Будет рассмотрен граф Кэли симметрической группы со стандартным выбором образующих (транспозиции соседних элементов). Permutohedron - это выпуклый многогранник, ребра которого в точности задают этот граф. Тем самым сам многогранник задает некоторое "правильное" вложение графа. Можно рассмотреть как распределены расстояния между вершинами в таком эмбединге - ожидается и хороший фит нормальным распределением - что и наблюдается.
Будет также рассмотрен пакет node2vec для вложений графов и его применение к этому конкретному графу и сравнение с Permutohedron.
Если время позволит - будет рассказано как работает пакет:
Строятся случайные блуждания по графу - набор вершин - это предложения, а сами вершины - это слова. После этого применяется word2vec, который и дает эмбединги. Реализация word2vec в Pytorch-geometric отличается от исходной и следует статье https://arxiv.org/abs/1402.3722 .
Код:
https://causalai.github.io/pytorch_geometric/_modules/torch_geometric/nn/models/node2vec.html
См. также: https://www.baeldung.com/cs/nlps-word2vec-negative-sampling
Подумайте какой предложен лосс и чем он отличается от исходного лосса в ворд2век.
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
—————————-
Мы организуем активность по изучению методов ML/RL и применению их к математическим задачам теории групп/графов, если Вам интересно присоединиться - отметьтесь в голосовалке : https://t.me/sberlogasci/7794 . Более подробная инфа тут: https://t.me/sberlogabig/374.