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如何将自定义站点与现有squarespace站点集成

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    图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而,随着图学习的研究热潮和大量新兴方法和技术的涌现,针对不同的图相关任务,人工设计最优的机器学习算法变得越来越困难。为了应对这一挑战,以发现不同图相关任务/数据的最佳超参数和神经网络架构配置为目标的自动化图机器学习正日益受到研究界的关注。论文广泛讨论自动化图机器学习方法,主要涵盖用于图机器学习的超参数优化(HPO)和神经网络架构搜索(NAS)。简要概述了分别为图机器学习和自动化机器学习设计的现有库,并进一步深入介绍了他们贡献的世界上第一个用于自动化图机器学习的开源库 AutoGL。最后分享了对自动化图机器学习未来研究方向的见解。该论文是对自动化图机器学习的 Approaches, Libraries and Directions 的首次系统而全面的讨论。

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