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引言 近年来,图神经网络〔GNN〕在不少领域中取得显著进展,其中最著名就是图注意力网络〔Graph Attention Network, GAT〕,可是,在处理大规模稀疏图时,GAT计算效能面对诸多挑战,本文旨在探讨如何提高GAT在稀疏图中计算效能,并供应具体改良策略、实践主张。
引言 在强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕中,奖励稀疏难题是一个常见挑战,当环境中奖励信号不频繁出现或者奖励分布不均时,学习算法将难以高效地找到最优策略,本文旨在探讨如何有效处理强化学习中奖励稀疏难题,通过分析相关文献、实践经验,提出一系列实用搞定方案。