PINN ускоряет графовые нейросети: студенты ВШЭ и VK провели исследование

Студенты Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK Ксения Белькова, Тимур Лиджиев и Мария Стеблий совместно с инженером машинного обучения AI VK Александром Таракановым провели исследование: можно ли применять физически информированные нейронные сети (PINN) для аппроксимации диффузионных процессов в графовых нейронных сетях на пучках.

В экспериментах PINN показал точность на уровне других методов и позволил сократить время инференса. Это означает, что подход может быть полезен для ускорения работы моделей, хотя его влияние на качество классификации требует отдельного изучения.