Abstract-Många underliggande relationer mellan data inom flera områden inom vetenskap och teknik, t.ex. datorseende, molekylär kemi, molekylärbiologi, mönsterigenkänning och datautvinning, kan representeras i grafer. I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell, kallad graf neural nätverk (GNN) modell, som utökar befintliga neurala nätverk metoder för att bearbeta data representerade i graf domäner. Denna GNN-modell, som direkt kan bearbeta de flesta av de praktiskt användbara typerna av grafer, t.ex. acykliska, cykliska, riktade och oriktade, implementerar en funktion ( ) som kartlägger en graf och en av dess noder i ett -dimensionellt Euclidean utrymme. En övervakad inlärningsalgoritm härleds för att uppskatta parametrarna för den föreslagna GNN-modellen. Den beräknade kostnaden för den föreslagna algoritmen beaktas också. Vissa experimentella resultat visas för att validera den föreslagna inlärningsalgoritmen, och för att demonstrera dess generaliseringskapacitet.
Grafiska neurala nätverk (GNNs) REF ) är en återkommande neurala nätverk arkitektur definieras på grafer.
The Graph Neural Network Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}