Abstract-Graph convolutional networks (GCN) har nyligen blivit ett av de mest kraftfulla verktygen för grafanalysuppgifter i många tillämpningar, allt från sociala nätverk och bearbetning av naturligt språk till bioinformatik och kemoinformatik, tack vare deras förmåga att fånga de komplexa sambanden mellan begrepp. För närvarande, de allra flesta GCNs använder ett område aggregering ramar för att lära sig en kontinuerlig och kompakt vektor, sedan utföra en pooling operation för att generalisera grafen inbäddning för klassificeringen uppgift. Dessa tillvägagångssätt har två nackdelar i graf klassificering uppgift: 1) när endast den största sub-graf struktur (k-hop granne) används för grannskapet aggregering, en stor mängd information i ett tidigt skede går förlorad under grafen convolution steg; 2) enkel genomsnittlig / summa pooling eller max pooling används, som förlorar egenskaperna hos varje nod och topologin mellan noder. I detta dokument föreslår vi en ny ram som kallas dubbla uppmärksamhetsdiagram över konvolutionsnätverk (DAGCN) för att ta itu med dessa problem. DAGCN lär sig automatiskt vikten av grannar på olika humle med hjälp av en ny uppmärksamhet graf convolution lager, och sedan använder en andra uppmärksamhet komponent, en självattention pooling lager, för att generalisera graf representation från de olika aspekterna av en matris graf inbäddning. Det dubbla uppmärksamhetsnätverket utbildas på ett end-to-end sätt för grafklassificeringsuppgiften. Vi jämför vår modell med toppmoderna grafkärnor och andra djupinlärningsmetoder. De experimentella resultaten visar att vårt ramverk inte bara överträffar andra baslinjer utan också uppnår en högre grad av konvergens.
Dessutom inkluderade REF en annan själv uppmärksamhet pooling lager för att generalisera graf representation från de olika aspekterna av en matris graf inbäddning, vilket leder till den dubbla uppmärksamhet graf convolutional nätverk.
DAGCN: Dual Attention Graph Convolutional Networks
{'venue': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}