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| 北京3000萬投資基金公司轉(zhuǎn)讓 |
北京3000萬投資基金公司轉(zhuǎn)讓 田經(jīng)理 I33-6679-28I3--怎樣預訓練GNN能實現(xiàn)更好的遷移效果？北郵等提出自監(jiān)督預訓練策略
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<一>公司名稱：北京***投資管理有限公司
注冊地區(qū)：朝陽區(qū)**************
注冊時間：2015年
注冊資金：2000萬
-轉(zhuǎn)讓信息：公司成立后沒有經(jīng)營過，無債權(quán)債務(wù)問題
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< 二 >
公司名稱：****（北京）基金管理有限公司
注冊地區(qū)：海淀區(qū)***********
注冊時間：2016年
注冊資金：5000萬
-轉(zhuǎn)讓信息：執(zhí)照在我公司，隨時看照
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< 三 >
公司名稱：北京**投資有限公司
注冊地區(qū)：豐臺區(qū)
注冊時間：2015年
注冊資金：1億
轉(zhuǎn)讓信息：法人就是我公司的人，可隨時轉(zhuǎn)讓變更
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預訓練與微調(diào)之間的差異能否緩解？來自北京郵電大學、騰訊、新加坡管理大學和鵬城實驗室的研究者進行了分析研究，并提出了一種針對 GNN 的自監(jiān)督預訓練策略。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）已經(jīng)成為圖表示學習的實際標準，它通過遞歸地聚集圖鄰域的信息來獲得有效的節(jié)點表示。盡管 GNN 可以從頭開始訓練，但近來一些研究表明：對 GNN 進行預訓練以學習可用于下游任務(wù)的可遷移知識能夠提升 SOTA 性能。
但是，傳統(tǒng)的 GNN 預訓練方法遵循以下兩個步驟：
1）在大量未標注數(shù)據(jù)上進行預訓練；
2）在下游標注數(shù)據(jù)上進行模型微調(diào)。
由于這兩個步驟的優(yōu)化目標不同，因此二者存在很大的差距。
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