Under de senaste åren har intresset ökat för att utveckla djupinlärningsmetoder för icke-Euklidiska strukturerade data såsom grafer. I detta dokument föreslår vi Dual-Primal Graph CNN, en diagramkonvolutionell arkitektur som alternerar konvolution-liknande operationer på grafen och dess dubbla. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att lära sig både vertex- och kantfunktioner och generaliserar den tidigare grafen uppmärksamhet (GAT) modellen. Vi tillhandahåller omfattande experimentell validering som visar toppmoderna resultat på en mängd olika uppgifter testade på etablerade grafriktmärken, inklusive Cora och Citeseer citeringsnätverk samt MovieLens, Flixter, Douban och Yahoo Music graf-styrda rekommendationssystem.
En konvolution som extraherar egg funktioner har föreslagits med de dubbla graf konvolution modeller REF ] som utökar grafen uppmärksamhet nätverk ].
Dual-Primal Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}