北京3000万投资基金公司转让

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修改日期: 2021-01-13 09:39
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 北京3000万投资基金公司转让   田经理 I33-6679-28I3--怎样预训练GNN能实现更好的迁移效果?北邮等提出自监督预训练策略

 

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<一>公司名称:北京***投资管理有限公司
注册地区:朝阳区**************
注册时间:2015年
注册资金:2000万
-转让信息:公司成立后没有经营过,无债权债务问题
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公司名称:****(北京)基金管理有限公司
注册地区:海淀区***********
注册时间:2016年
注册资金:5000万
-转让信息:执照在我公司,随时看照
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公司名称:北京**投资有限公司
注册地区:丰台区
注册时间:2015年
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转让信息:法人就是我公司的人,可随时转让变更
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预训练与微调之间的差异能否缓解?来自北京邮电大学、腾讯、新加坡管理大学和鹏城实验室的研究者进行了分析研究,并提出了一种针对 GNN 的自监督预训练策略。

图神经网络(GNN)已经成为图表示学习的实际标准,它通过递归地聚集图邻域的信息来获得有效的节点表示。尽管 GNN 可以从头开始训练,但近来一些研究表明:对 GNN 进行预训练以学习可用于下游任务的可迁移知识能够提升 SOTA 性能。

但是,传统的 GNN 预训练方法遵循以下两个步骤:

1)在大量未标注数据上进行预训练;

2)在下游标注数据上进行模型微调。

由于这两个步骤的优化目标不同,因此二者存在很大的差距。

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