Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått stor framgång på rutnät-liknande data såsom bilder, men står inför enorma utmaningar i att lära sig från mer generiska data såsom grafer. I CNN:er möjliggör de upplärbara lokala filtren automatisk extraktion av högnivåfunktioner. Beräkningen med filter kräver ett fast antal beställda enheter i de mottagliga fälten. Antalet angränsande enheter är dock varken fast eller beställs i generiska grafer, vilket hindrar tillämpningar av konvolutionsoperationer. Här tar vi itu med dessa utmaningar genom att föreslå det lärbara grafkonvolutionsskiktet (LGCL). LGCL väljer automatiskt ett fast antal angränsande noder för varje funktion baserat på värderankning för att omvandla grafdata till rutnätsliknande strukturer i 1-D-format, vilket gör det möjligt att använda regelbundna konvolutionsoperationer på generiska grafer. För att möjliggöra modellutbildning på storskaliga grafer föreslår vi en subgrafutbildningsmetod för att minska de alltför stora kraven på minne och beräkningsresurser som tidigare metoder för grafkonvolutioner medför. Våra experimentella resultat på nodklassificeringsuppgifter i både transduktiva och induktiva inlärningsmiljöer visar att våra metoder kan uppnå konsekvent bättre prestanda på Cora, Citeseer, Pubmeds citeringsnätverk och protein-proteininteraktionsnätverksdataset. Våra resultat visar också att de föreslagna metoderna med hjälp av subgrafutbildningsstrategi är effektivare jämfört med tidigare metoder.
På liknande sätt, Gao et al. REF väljer ett fast antal grannar och gör det möjligt att använda konventionella konvolutionsoperationer på euklideiska utrymmen.
Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks
{'venue': 'In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery&Data Mining (pp. 1416-1424). ACM (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}