Bayan Bruss氏と大規模グラフ上のTransformer - #641

この記事は、Capital Oneの応用ML研究担当副社長Bayan Bruss氏が出演するポッドキャストエピソードを要約しています。エピソードでは、ICML会議で発表された2つの論文について議論しています。最初の論文は、解釈可能な画像表現に焦点を当て、解釈可能性フレームワーク、埋め込み次元、および対照的なアプローチを探求しています。2番目の論文「GOAT：大規模グラフ上のグローバルTransformer」は、計算上の障壁、ホモフィリック/ヘテロフィリック原理、モデルのスパース性など、グラフTransformerモデルのスケーリングにおける課題に対処しています。エピソードでは、これらの課題を克服するための研究方法論に関する洞察を提供しています。

• •エピソードでは、解釈可能性フレームワークや対照的なアプローチなど、解釈可能な画像表現に関する研究について議論しています。
• •エピソードでは、計算上の課題に対処し、大規模グラフ向けに設計されたグローバルTransformerである「GOAT」を探求しています。
• •この研究は、ホモフィリック/ヘテロフィリック原理とモデルのスパース性に対処することにより、グラフモデルのスケーリングにおける計算上の障壁を克服することを目的としています。