I detta dokument studeras halvövervakad objektklassificering i relationsdata, vilket är ett grundläggande problem i relationsbaserad datamodellering. Problemet har studerats ingående i litteraturen om både statistisk relationsundervisning (t.ex. relationella Markov nätverk) och graf neurala nätverk (t.ex. Grafiska konvolutionsnätverk). Statistiska relationella inlärningsmetoder kan effektivt modellera beroendet av objektetiketter genom villkorliga slumpmässiga fält för kollektiv klassificering, medan grafer neurala nätverk lär sig effektiva objekt representationer för klassificering genom end-to-end utbildning. I detta dokument föreslår vi Graph Markov Neural Network (GMNN) som kombinerar fördelarna med båda världarna. En GMNN modellerar den gemensamma fördelningen av objektetiketter med ett villkorat slumpmässigt fält, som effektivt kan tränas med den variationsbaserade EM-algoritmen. I E-steget lär sig en graf neurala nätverk effektiva objekt representationer för att approximera den bakre fördelningen av objektetiketter. I M-steget, en annan graf neurala nätverk används för att modellera den lokala etiketten beroende. Experiment om objektklassificering, länkklassificering och oövervakad nodrepresentation visar att GMNN uppnår toppmoderna resultat.
Slutligen finns det också en nyligen genomförd studie REF om att kombinera statistiskt relationsbaserat lärande och grafneurala nätverk för halvövervakad nodklassificering.
GMNN: Graph Markov Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}