Under de senaste åren har halvövervakad nodklassificering i tilldelat nätverk utvecklats snabbt. Inspirerade av framgången med djupt lärande antar forskarna det konvolutionella neurala nätverket för att utveckla Graph Convolutional Networks (GCN), och de har uppnått överraskande klassificering noggrannhet genom att beakta topologisk information och använda det fullt anslutna nätverket (FCN). Den givna nättopologin kan dock också leda till en försämring av prestandan om den används direkt vid klassificeringen, eftersom den kan ha hög gleshet och vissa buller. Dessutom begränsar bristen på läsbara filter i GCN också prestandan. I detta dokument föreslår vi en ny Topology Optimization-baserad Graph Convolutional Networks (TO-GCN) för att fullt ut utnyttja den potentiella informationen genom att gemensamt förfina nätverkets topologi och lära sig FCN:s parametrar. Enligt våra härledningar är TO-GCN mer flexibelt än GCN, där filtren är fasta och endast klassificeringen kan uppdateras under inlärningsprocessen. Omfattande experiment på verkligt tilldelade nätverk visar att det föreslagna TO-GCN är överlägset de senaste metoderna.
I REF föreslås en ny variant av GCN genom att man tillsammans förfinar topologin och utbildar det helanslutna nätverket.
Topology Optimization based Graph Convolutional Network
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}