题目

几何图形卷积网络,GEOM-GCN: GEOMETRIC GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

关键字

消息传递神经网络,图卷积神经网络,图表示学习,深度学习

简介

消息传递神经网络(MPNN)已成功应用于各种现实应用中的图表示学习。但是,MPNN聚合器的两个基本弱点限制了它们表示图结构数据的能力:丢失了邻居中节点的结构信息,并且缺乏捕获解离图中的长期依赖关系的能力。很少有研究注意到不同观点的弱点。通过对经典神经网络和网络几何的观察,我们提出了一种新颖的图神经网络几何聚合方案,以克服这两个缺点。背后的基本思想是图形上的聚合可以受益于图形下方的连续空间。提出的聚合方案是置换不变的,由节点嵌入,结构邻域和双层聚合三个模块组成。我们还介绍了该方案在图卷积网络(称为Geom-GCN)中的实现,以对图执行转导学习。实验结果表明,Geom-GCN在各种开放的图形数据集上均达到了最先进的性能。

作者

Hongbin Pei,Bingzhe Wei,Kevin Chen-Chuan Chang,Yu Lei,Bo Yang

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