Vi föreslår Embedding Propagation (EP), en oövervakad inlärningsram för grafstrukturerade data. EP lär sig vektor representationer av grafer genom att passera två typer av meddelanden mellan angränsande noder. Främre meddelanden består av etikett representationer såsom representationer av ord och andra attribut som hör ihop med noderna. Bakåt meddelanden består av gradienter som följer av att aggregera etiketten representationer och tillämpa en återuppbyggnad förlust. Node representationer beräknas slutligen från representationen av deras etiketter. Med betydligt färre parametrar och hyperparametrar är en instans av EP konkurrenskraftig med och ofta överträffar toppmoderna oövervakade och halvövervakade inlärningsmetoder på en rad referensdatauppsättningar.
I REF utformas en oövervakad metod som kallas inbäddning av spridning (em) för grafstrukturerade data.
Learning Graph Representations with Embedding Propagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}