Graph Convolutional Networks (GCN) och deras varianter har fått stor uppmärksamhet och har blivit de facto metoder för att lära graf representationer. GCN hämtar i första hand inspiration från den senaste tidens djupt lärande och kan därför ärva onödig komplexitet och överflödiga beräkningar. I detta dokument minskar vi denna överflödiga komplexitet genom att successivt avlägsna icke-linjäritet och kollapsa viktmatriser mellan på varandra följande lager. Vi analyserar teoretiskt den resulterande linjära modellen och visar att den motsvarar ett fast low-pass filter följt av en linjär klassificering. I synnerhet visar vår experimentella utvärdering att dessa förenklingar inte inverkar negativt på noggrannheten i många efterföljande tillämpningar. Dessutom är den resulterande modellskalan till större datauppsättningar, naturligt tolkningsbar och ger upp till två storleksordningar snabbare än FastGCN.
SGC REF minskar ytterligare komplexiteten i Vanilla GCN genom att successivt avlägsna icke-linjäriteterna och kollapsa vikter mellan på varandra följande skikt.
Simplifying Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}