Vi föreslår att man studerar problemet med att lära sig få bilder med prisma för inferens på en delvis observerad grafisk modell, byggd av en samling indatabilder vars etikett antingen kan observeras eller inte. Genom att assimilera allmänna message-passing inference algoritmer med sina neurala nätverk motsvarigheter, definierar vi en graf neural nätverk arkitektur som generaliserar flera av de nyligen föreslagna få-shot lärande modeller. Förutom att ge förbättrad numerisk prestanda, är vårt ramverk enkelt utvidgas till varianter av få-shot lärande, såsom semi-övervakat eller aktivt lärande, visar förmågan hos graf-baserade modeller att fungera bra på "relationella" uppgifter.
Garcia och Al. REF introducerade konceptet av en graf neurala nätverk för att uttryckligen lära funktionen inbäddningar genom att assimilera meddelande-passing inference algoritmer i neurala nätverk motsvarigheter.
Few-Shot Learning with Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}