圖神經網絡的半監督分類
摘要 圖結構數據上進行半監督學習的可拓展方法。該方法基於 直接在圖上操作的卷積神經網絡 的有效變體。 通過 譜圖卷積的局部一階近似 來激勵我們選擇 卷積結構。我們的模型在 圖邊 上的數量（number of graph edges）上線性縮放，並且學習隱藏層表示（其encode 局部圖結構 ...
原文：圖神經網絡分類
大量的學習任務需要處理包含豐富元素間關系信息的圖數據。圖神經網絡 GNNs 是一種連接主義模型，它通過圖節點之間的消息傳遞來捕獲圖的依賴性。 與標准的神經網絡不同，圖神經網絡保留了一種狀態，可以表示來自其任意深度的鄰域的信息。雖然原始的gnn很難訓練為定點，但最近在網絡架構 優化技術和並行計算方面的進展已經使它們能夠成功地學習。近年來，多種圖神經網絡的系統得到了廣泛應用：基於圖卷積網絡 GCN ...
2020-08-23 17:20 0 1426 推薦指數：
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