Graph convolutional nätverk (GCN) har nyligen visat sin potential i att analysera icke-grid struktur data som kan representeras som grafer. Kärnan idé är att koda den lokala topologin av en graf, via konvolutioner, till funktionen av en center nod. I detta dokument föreslår vi en ny GCN-modell, som vi kallar "Shortest Path Graph Attention Network" (SPAGAN). Till skillnad från konventionella GCN modeller som utför nod-baserad uppmärksamhet inom varje lager, den föreslagna SPA-GAN bedriver bana-baserad uppmärksamhet som uttryckligen står för påverkan av en sekvens av noder som ger den minsta kostnaden, eller kortaste vägen, mellan centrum noden och dess högre ordning grannar. SPAGAN möjliggör därför en mer informativ och intakt undersökning av grafstrukturen och ytterligare en mer effektiv aggregering av information från avlägsna grannar in i centrum noden, jämfört med nod-baserade GCN-metoder. Vi testar SPAGAN på nedströms klassificering uppgift på flera standard dataset, och uppnå prestanda överlägsen den senaste tekniken.
Yang m.fl. REF föreslår kortaste Path Graph Attention Network (Spagan) genom att använda vägbaserad uppmärksamhetsmekanism i nodnivåaggregation, vilket leder till överlägsna resultat än GAT [28] när det gäller grannbaserad uppmärksamhet.
SPAGAN: Shortest Path Graph Attention Network.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}