Grafiska neurala nätverk (GNN) är en populär klass av maskininlärning modeller vars största fördel är deras förmåga att införliva en gles och diskret beroendestruktur mellan datapunkter. Tyvärr kan GNN endast användas när en sådan grafstruktur finns tillgänglig. I praktiken är dock verkliga grafer ofta bullriga och ofullständiga eller kanske inte alls tillgängliga. Med detta arbete föreslår vi att gemensamt lära sig grafstrukturen och parametrarna för grafkonvolutionella nätverk (GCN) genom att ungefär lösa ett binivåprogram som lär sig en diskret sannolikhetsfördelning på grafens kanter. Detta gör det möjligt att tillämpa GCN inte bara i scenarier där den givna grafen är ofullständig eller korrumperad utan också i de där en graf inte är tillgänglig. Vi utför en serie experiment som analyserar beteendet hos den föreslagna metoden och visar att den överträffar relaterade metoder med en betydande marginal.
I REF föreslås en grafkonvolutionell nätverksbaserad modell, som tillsammans lär sig grafstrukturen och funktionerna med hjälp av tvånivåprogrammering för nodklassificeringsproblem.
Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}