Konvolutionsåtgärder utformade för grafstrukturerade data använder vanligtvis grafen Laplacian, som kan ses som meddelande som passerar mellan angränsande grannar genom en generisk slumpmässig promenad. I det här dokumentet föreslår vi PAN, ett nytt diagramkonvolutionsramverk som involverar varje väg som förbinder meddelandeavsändaren och mottagaren med inlärbara vikter beroende på vägens längd, vilket motsvarar den maximala slumpmässiga entropingången. PAN generaliserar grafen Laplacian till en ny övergångsmatris vi kallar maximal entropy övergång (MET) matris härledd från en väg integral formalism. De flesta tidigare diagramkonvolutionella nätverk arkitekturer kan anpassas till vårt ramverk, och många variationer och derivat baserade på vägen integrerad idé kan utvecklas. Experimentella resultat visar att vägen integral baserad graf neurala nätverk har stor inlärningsförmåga och snabb konvergens, och uppnå state-of-the-art prestanda på benchmarking uppgifter.
Genom att generalisera grafen Laplacian till maximal entropy övergång matris härledd från en sökväg integral, REF föreslår en ny ram som kallas PAN som involverar varje sökväg länka meddelandeavsändare och mottagare med inlärbara vikter beroende på sökvägens längd.
PAN: Path Integral Based Convolution for Deep Graph Neural Networks
{'venue': 'ICML 2019 Workshop on Learning and Reasoning with Graph-Structured Representations (Oral)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}