En grundläggande beräkning för statistiska slutsatser och korrekt beslutsfattande är att uppskatta marginalsannolikheterna eller de troligaste tillstånden för uppgiftsrelevanta variabler. Probabilistiska grafiska modeller kan effektivt representera strukturen av sådana komplexa data, men att utföra dessa slutsatser är i allmänhet svårt. Meddelandepasserande algoritmer, såsom trosutbredning, är ett naturligt sätt att sprida bevis bland korrelerade variabler samtidigt utnyttja grafstrukturen, men dessa algoritmer kan kämpa när de villkorliga beroende grafer innehåller loopar. Här använder vi Graph Neural Networks (GNNs) för att lära oss en meddelande-passing algoritm som löser dessa slutsatser uppgifter. Vi visar först att GNN:s arkitektur är väl anpassad för att dra slutsatser om uppgifter. Vi visar sedan effektiviteten i denna slutsats strategi genom att träna GNN på en samling grafiska modeller och visa att de avsevärt överträffar trosförökning på loopy grafer. Våra messagepassing algoritmer generaliseras ut ur träningen inställd på större grafer och grafer med olika struktur.
Mer nyligen REF visade effektiviteten av att använda Graph Neural Networks (GNNs) för slutsatser på en mängd olika grafiska modeller, och jämförde prestanda med klassiska inference algoritmer.
Inference in Probabilistic Graphical Models by Graph Neural Networks
{'venue': '2019 53rd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers', 'journal': '2019 53rd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}