Меня интересуют две вещи:
- Во-первых, как мне закодировать подграф из графа знаний в качестве входных данных в нейронной сети, чтобы это было эффективно, и какой тип нейронной сеть эффективна для этого, если в конце я хочу предсказать реальное значение из определенного подграфа?
Задача должна выглядеть так: NN:
-Input: Knowledge Подграф
-Выход: Действительное значение
Как конкретно должен выглядеть ввод? Может ли нейронная сеть обрабатывать большие данные таким образом? Какую нейронную сеть мне использовать?
Во-вторых, поскольку я знаю, что должно быть некоторое вложение подграфов, которое будет создавать небольшие представления подграфов (не встраивание узлов, а встраивание графов), существует ли какой-нибудь полезный подход, который может встраивать подграфы знаний, чтобы они могли быть предоставлены в качестве входных данных в NN?
Также приветствуются решения для других подобных ориентированных графов с другими типами отношений.