Grafisk representation lärande återuppstår som en trendig forskningsämne på grund av den utbredda användningen av djupt lärande för euklideiska data, som inspirerar olika kreativa design av neurala nätverk i den icke-euklideiska domänen, särskilt grafer. Med framgång av dessa graf neurala nätverk (GNN) i den statiska inställningen, närmar vi oss ytterligare praktiska scenarier där grafen dynamiskt utvecklas. För detta fall, kombinera GNN med en återkommande neurala nätverk (RNN, i stort sett) är en naturlig idé. Befintliga metoder lär sig vanligtvis en enda grafmodell för alla grafer, genom att använda RNN för att fånga dynamiken i utdatanoden inbäddade och implicit reglera grafmodellen. I detta arbete föreslår vi ett annat tillvägagångssätt, myntat EvolveGCN, som använder RNN för att utveckla själva grafmodellen över tid. Denna modellanpassningsmetod är modellorienterad snarare än nodorienterad, och är därför fördelaktig när det gäller flexibiliteten i inputen. Till exempel, i det extrema fallet, modellen kan hantera vid en ny tid steg, en helt ny uppsättning noder vars historiska information är okänd, eftersom dynamiken har överförts till GNN parametrar. Vi utvärderar den föreslagna metoden för uppgifter inklusive nodklassificering, kantklassificering, och länk förutsägelse. De experimentella resultaten indikerar en generellt högre prestanda hos EvolveGCN jämfört med relaterade metoder.
REF presenterade EvolveGCN som använder RNN för att utveckla grafmodellen över tid.
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}