Kanten funktioner innehåller viktig information om grafer. Emellertid, aktuella state-of-the-art neurala nätverk modeller utformade för grafinlärning inte överväga att införliva egg funktioner, särskilt multi-dimensionella egg funktioner. I detta dokument föreslår vi en uppmärksamhetsmekanism som kombinerar både nodegenskaper och kantdrag. Guided by the edge features, uppmärksamhetsmekanismen på ett par graf noder beror inte bara på nodinnehåll, men också helt automatiskt med avseende på egenskaperna hos kanten som förbinder dessa två noder. Dessutom justeras eggfunktionerna av uppmärksamhetsfunktionen och matas till nästa lager, vilket innebär att våra eggfunktioner är anpassningsbara över nätverkslager. Som ett resultat, våra föreslagna adaptiva egg funktioner guidad graf uppmärksamhet modell kan konsolidera en rik källa av graf information som nuvarande state-of-the-art graf inlärningsmetoder inte kan. Vi tillämpar vår föreslagna modell för grafnodklassificering, och experimentella resultat på tre citaion nätverksdataset och en biologisk nätverksdataset visar att ut metoden överträffar de nuvarande state-of-the-art metoder, vittnar om discriminativ förmåga av egg funktioner och effektiviteten av vår adaptiva egg funktioner guidad uppmärksamhet modell. Ytterligare ablation experimentell studie visar vidare att både kantegenskaper och adaptivitetskomponenter bidrar till vår modell.
Uppmärksamhetsmekanismen i ett diagramuppmärksamhetsnätverk har nyligen utvidgats till att omfatta verkligt värdefulla eggfunktioner som är anpassade till både det lokala innehållet och de globala skikten för modellering av citeringsnätverk REF.
Adaptive Edge Features Guided Graph Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}