Grafstrukturerade data förekommer ofta inom områden som kemi, semantik, sociala nätverk och kunskapsbaser. I detta arbete studerar vi inlärningstekniker för grafstrukturerade ingångar. Vår utgångspunkt är tidigare arbete på Graph Neural Networks (Scarselli et al., 2009 ), som vi modifierar för att använda gated återkommande enheter och moderna optimeringstekniker och sedan utvidga till utgångssekvenser. Resultatet är en flexibel och allmänt användbar klass av neurala nätverk modeller som har gynnsamma induktiva fördomar i förhållande till rent sekvensbaserade modeller (t.ex. LSTMs) när problemet är graf-strukturerad. Vi demonstrerar kapaciteten på några enkla AI (bAbI) och grafalgoritm lärande uppgifter. Vi visar sedan att det uppnår state-of-the-art prestanda på ett problem från programverifiering, där subgrafer måste beskrivas som abstrakta datastrukturer.
Gated Graph Sequence Neural Networks ändra GNNs för att använda gated återkommande enheter och utgångssekvenser REF.
Gated Graph Sequence Neural Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}