Vi undersöker hur generativa kontrariska nät (GAN) kan hjälpa halvövervakad inlärning på grafer. Vi ger först insikter om arbetsprinciper för kontradiktoriskt lärande över grafer och sedan presentera GraphSGAN, ett nytt sätt att halvövervaka lärande på grafer. I GraphSGAN spelar generator- och klassificeringsnätverk ett nytt konkurrenskraftigt spel. Vid jämvikt genererar generator falska prover i områden med låg densitet mellan subgrafer. För att diskriminera falska prover från den verkliga, klassificerare implicit tar densitet egenskap subgraph i beaktande. En effektiv kontraarial inlärningsalgoritm har utvecklats för att förbättra traditionell normaliserad graf Laplacian legalisering med en teoretisk garanti. Experimentella resultat på flera olika genrer av datauppsättningar visar att den föreslagna GraphSGAN betydligt överträffar flera state-of-the-art metoder. GraphSGAN kan också tränas med mini-batch, därmed har skalbarhet fördel.
GrafsGAN REF generaliserar GAN till graf, och genererar falska prover i områden med låg densitet mellan subgrafer för att förbättra prestandan på grafbaserat halvövervakat lärande.
Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets
{'venue': "CIKM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}