De diagramkonvolutionella nätverken (GCN) som nyligen föreslagits av Kipf och Welling är en effektiv grafmodell för halvövervakat lärande. Denna modell var dock ursprungligen utformad för att läras med närvaro av både utbildnings- och testdata. Dessutom utgör den rekursiva områdesexpansion över lager tids- och minnesutmaningar för träning med stora, täta grafer. För att lätta på kravet på samtidig tillgång till testdata tolkar vi grafkonvolutioner som integrerade transformer av inbäddande funktioner under sannolikhetsåtgärder. En sådan tolkning gör det möjligt att använda Monte Carlo metoder för att konsekvent uppskatta integralen, vilket i sin tur leder till en batched utbildningsprogram som vi föreslår i detta arbete-FastGCN. Förstärkt med viktprovtagning är FastGCN inte bara effektivt för träning utan generaliserar också bra för slutledning. Vi visar en omfattande uppsättning experiment för att visa sin effektivitet jämfört med GCN och relaterade modeller. I synnerhet utbildning är storleksordningar effektivare, medan förutsägelser förblir jämförbara.
FastGCN-modellen REF behandlar grafkonvolutioner som integrerade transformer av inbäddningsfunktioner.
FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}