图神经网络的半监督分类
摘要 图结构数据上进行半监督学习的可拓展方法。该方法基于 直接在图上操作的卷积神经网络 的有效变体。 通过 谱图卷积的局部一阶近似 来激励我们选择 卷积结构。我们的模型在 图边 上的数量（number of graph edges）上线性缩放，并且学习隐藏层表示（其encode 局部图结构 ...
原文：图神经网络分类
大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络 GNNs 是一种连接主义模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。 与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点，但最近在网络架构 优化技术和并行计算方面的进展已经使它们能够成功地学习。近年来，多种图神经网络的系统得到了广泛应用：基于图卷积网络 GCN ...
2020-08-23 17:20 0 1426 推荐指数：
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