Befintliga populära metoder för halvövervakad inlärning med Graph Neural Networks (såsom Graph Convolutional Network) kan sannolikt inte lära sig en allmän klass av grannskap blandas relationer. För att ta itu med denna svaghet föreslår vi en ny modell, MixHop, som kan lära sig dessa relationer, inklusive olika operatörer, genom att upprepade gånger blanda funktioner representationer av grannar på olika avstånd. MixHop kräver inget ytterligare minne eller beräknings komplexitet, och överträffar på utmanande baslinjer. Dessutom föreslår vi sparsity legalisering som gör att vi kan visualisera hur nätverket prioriterar områdesinformation över olika grafdatauppsättningar. Vår analys av de lärda arkitekturerna visar att kvartersblandningen varierar per datauppsättning.
Det mest relevanta arbetet med vårt tillvägagångssätt är MixHop REF, som upprepade gånger blandade funktioner representationer av grannar på olika avstånd.
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing
{'venue': 'International Conference on Machine Learning, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}