Vi introducerar variationsdiagram autoencoder (VGAE), ett ramverk för oövervakad inlärning på grafstrukturerade data baserat på variations auto-encoder (VAE) [2, 3]. Denna modell använder latenta variabler och kan lära sig tolka latenta representationer för oriktade grafer (se figur 1). Vi demonstrerar denna modell med hjälp av en graf konvolutional nätverk (GCN) [4] encoder och en enkel inre produkt dekoder. Vår modell uppnår konkurrenskraftiga resultat på en länk förutsägelse uppgift i citeringsnätverk. I motsats till de flesta befintliga modeller för oövervakad inlärning på grafstrukturerade data och länk förutsägelse [5, 6, 7, 8], kan vår modell naturligt införliva nod funktioner, vilket avsevärt förbättrar prediktiva prestanda på ett antal referensdatauppsättningar. Definitioner Vi får en oriktad, oviktad graf G = (V, E) med N =  på V. Vi introducerar en adjacensmatris A av G (vi antar diagonala element inställda till 1, dvs.. Varje nod är ansluten till sig själv) och dess gradmatris D. Vi introducerar ytterligare stokastiska latenta variabler z i, sammanfattas i en N × F matris Z. Node funktioner sammanfattas i en N × D matris X. Inferensmodell Vi tar en enkel inferensmodell parameteriserad av en tvålagers GCN: Här, μ = GCN μ (X, A) är matrisen av medelvektorer μ i; liknande log σ = GCN σ (X, A). Den två-lager GCN definieras som GCN(X, A) =Ã ReLU Ã XW 0 W 1, med viktmatriser W i. GCN μ (X, A) och GCN σ (X, A) dela första-lager parametrar W 0. ReLU(·) = max(0, ·) och 2 är den symmetriskt normaliserade adjakensmatrisen. Generativ modell Vår generativa modell ges av en inre produkt mellan latenta variabler: där A ij är elementen i A och σ(·) är den logistiska sigmoidfunktionen. Inlärning Vi optimerar den variationella nedre gränsen L w.r.t. variationsparametrarna W i :
Kipf och Welling REF introducerade en variationsdiagram autoencoder för att lära sig en gemensam latent representation från en oriktad graf och nod funktioner.
Variational Graph Auto-Encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}