Abstract

Рассматривается модель машинного обучения для предсказания существования рёбер в графе онтологии, основанная на использовании генеративно-состязательной сети. Проведены вычислительные эксперименты для различных наборов значений гиперпараметров модели. Показано, что модель решает поставленную задачу. Сформулированы направления дальнейшего развития данного подхода. A machine learning model for edge existence prediction in an ontology graph, based on generative adversarial networks, is considered. Computational experiments for different sets of hyper parameter values are fulfilled. It is shown that the model solves the task. Further steps on this approach research are formulated.

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call