Diagramstrukturerade data finns i stor utsträckning i den verkliga världen. Bland olika graftyper, riktade acykliska grafer (DAG) är av särskilt intresse för maskininlärning forskare, så många modeller maskininlärning realiseras som beräkningar på DAGs, inklusive neurala nätverk och Bayesian nätverk. I detta dokument studerar vi djupa generativa modeller för DAGs, och föreslår en ny DAG variational autoencoder (D-VAE). För att koda DAGs in i det latenta rummet utnyttjar vi grafnervella nätverk. Vi föreslår en DAG-stil asynkron meddelande passerar schema som gör det möjligt att koda de beräkningar som definieras av DAGs, snarare än att använda befintliga samtidiga meddelande passerar system för att koda grafstrukturerna. Vi visar effektiviteten av vår föreslagna D-VAE genom två uppgifter: neural arkitektur sökning och Bayesian nätverksstruktur lärande. Experiment visar att vår modell inte bara genererar nya och giltiga DAGs, utan också ger ett smidigt latent utrymme som underlättar sökandet efter DAGs med bättre prestanda genom Bayesian optimering.
REF skapade och använde ett asynkront meddelandepasseringsschema istället för RNN för att avkoda beräkningar av neurala arkitekturer.
D-VAE: A Variational Autoencoder for Directed Acyclic Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}