Konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan tillämpas på graf likhet matchning, i vilket fall de kallas graf CNNs. CNN-diagram drar till sig allt större uppmärksamhet på grund av deras effektivitet och ändamålsenlighet. De befintliga konvolutionsstrategierna fokuserar dock endast på regelbundna dataformulär och kräver överföring av grafen eller de viktigaste nodområdena i grafen till samma fasta form. Under denna överföringsprocess kan strukturell information om grafen gå förlorad, och en del överflödig information kan införlivas. För att övervinna detta problem, föreslår vi den oordnade grafen convolutional neural network (DGCNN) baserat på den blandade Gaussian modellen, som utökar CNN genom att lägga till ett förbearbetningsskikt som kallas den oordnade grafen convolutional layer (DGCL). DGCL använder en blandad Gaussian funktion för att förverkliga kartläggningen mellan konvolution kärnan och noderna i grannskapet av grafen. DGCL:s resultat är CNN:s bidrag. Vi implementerar vidare en bakåtförökningsoptimeringsprocess av det konvolutionella skiktet genom vilket vi införlivar modellen för funktionsinlärning av den oregelbundna noden grannskapsstruktur i nätverket. Därefter blir optimeringen av konvolutionskärnan en del av neurala nätverksinlärningsprocessen. DGCNN kan acceptera godtyckliga skalade och oordnade diagramstrukturer i grannskapet som de mottagliga fälten i CNN, vilket minskar informationsförlusten under grafomvandlingen. Slutligen utför vi experiment på flera standard grafdatauppsättningar. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna i grafklassificering och hämtning.
DGCNN REF lägger sedan till oordnade graf konvolutionella skikt (DGCL) baserat på blandad Gaussian modell för att undvika förlust av information.
DGCNN: Disordered Graph Convolutional Neural Network Based on the Gaussian Mixture Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}