学习笔记 2022 综述 | 自动图机器学习,阐述 AGML 方法、库与方向
文章目录
- 一、摘要、关键词
- 二、引言
- 三、AutoGL 总结
- 1. AutoGL Dataset
- 2. Auto Feature Engineering
- 3. Neural Architecture Search
- 4. ModelTraining
- 5. Hyper-Parameter Optimization
- 6. AutoGL Solver
- 四、AutoGL 未来方向
- 五、总结
一、摘要、关键词
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而,随着图学习的研究热潮和大量新兴方法和技术的涌现,针对不同的图相关任务,人工设计最优的机器学习算法变得越来越困难。为了应对这一挑战,以发现不同图相关任务/数据的最佳超参数和神经网络架构配置为目标的自动化图机器学习正日益受到研究界的关注。论文广泛讨论自动化图机器学习方法
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