Vi introducerar variationsdiagram autoencoder (VGAE), ett ramverk för oövervakad inlärning på grafstrukturerade data baserat på variations auto-encoder (VAE) [2, 3]. Denna modell använder latenta variabler och kan lära sig tolka latenta representationer för oriktade grafer (se figur 1). Vi demonstrerar denna modell med hjälp av en graf konvolutional nätverk (GCN) [4] encoder och en enkel inre produkt dekoder. Vår modell uppnår konkurrenskraftiga resultat på en länk förutsägelse uppgift i citeringsnätverk. I motsats till de flesta befintliga modeller för oövervakad inlärning på grafstrukturerade data och länk förutsägelse [5, 6, 7, 8], kan vår modell naturligt införliva nod funktioner, vilket avsevärt förbättrar prediktiva prestanda på ett antal referensdatauppsättningar. Definitioner Vi får en oriktad, oviktad graf G = (V, E) med N =  på V. Vi introducerar en adjacensmatris A av G (vi antar diagonala element inställda till 1, dvs.. Varje nod är ansluten till sig själv) och dess gradmatris D. Vi introducerar ytterligare stokastiska latenta variabler z i, sammanfattas i en N × F matris Z. Node funktioner sammanfattas i en N × D matris X. Inferensmodell Vi tar en enkel inferensmodell parameteriserad av en tvålagers GCN: Här, μ = GCN μ (X, A) är matrisen av medelvektorer μ i; liknande log σ = GCN σ (X, A). Den två-lager GCN definieras som GCN(X, A) =Ã ReLU Ã XW 0 W 1, med viktmatriser W i. GCN μ (X, A) och GCN σ (X, A) dela första-lager parametrar W 0. ReLU(·) = max(0, ·) och 2 är den symmetriskt normaliserade adjakensmatrisen. Generativ modell Vår generativa modell ges av en inre produkt mellan latenta variabler: där A ij är elementen i A och σ(·) är den logistiska sigmoidfunktionen. Inlärning Vi optimerar den variationella nedre gränsen L w.r.t. variationsparametrarna W i :
Slutligen föreslår REF variationsdiagram autoencoder, en probabilistisk ram som också lär sig latenta representationer för grafer men, till skillnad från vårt arbete, är utformad för uppgiften länk förutsägelse.
Variational Graph Auto-Encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}