图神经网络(GNNs)通常应用于静态图,这些静态图可以认为是预先已知的。这种静态输入结构通常完全由机器学习从业者的洞察力决定,对于GNN正在解决的实际任务可能不是最佳的。在缺乏可靠的领域专家知识的情况下,人们可能求助于推断潜在的图结构,但由于可能的图的搜索空间很大,这往往是困难的。这里我们引入了点针图网络(PGNs),它增加了集合或图的推断边的能力,以提高模型的表达能力。PGNs允许每个节点动态地指向另一个节点,然后通过这些点针传递消息。这种可适应图结构的稀疏性使学习变得容易处理,同时仍然具有足够的表现力来模拟复杂的算法。关键的是,指向机制可以直接监督的,以对经典数据结构上的长期操作序列建模,并结合了来自理论计算机科学的有用的结构归纳偏差。定性地说,我们证明了PGNs可以学习基于点针的数据结构的可并行变体,即不相交集并和链接/修剪树。PGNs在动态图连通性任务中将分布外概括为5个较大的测试输入,优于不受限制的GNNs和深度集合。

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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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