Många viktiga problem kan beskrivas som att lära sig av grafdata. Vi föreslår en ram för att lära sig konvolutionella neurala nätverk för godtyckliga grafer. Dessa grafer kan vara oriktade, riktade och med både diskreta och kontinuerliga nod- och kantattribut. Jämfört med bildbaserade konvolutionsnätverk som verkar på lokalt anslutna regioner av indata, presenterar vi en allmän strategi för att extrahera lokalt anslutna regioner från grafer. Med hjälp av etablerade referensdatauppsättningar visar vi att de inlärda funktions representationerna är konkurrenskraftiga med toppmoderna grafkärnor och att deras beräkning är mycket effektiv.
Nyligen föreslår REF att lära sig ett konvolutionsneuralt nätverk (PSCN) för godtyckliga grafer, genom att utnyttja lokalt anslutna regioner direkt från inmatningskurvan.
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}