Abstract-Många underliggande relationer mellan data inom flera områden inom vetenskap och teknik, t.ex. datorseende, molekylär kemi, molekylärbiologi, mönsterigenkänning och datautvinning, kan representeras i grafer. I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell, kallad graf neural nätverk (GNN) modell, som utökar befintliga neurala nätverk metoder för att bearbeta data representerade i graf domäner. Denna GNN-modell, som direkt kan bearbeta de flesta av de praktiskt användbara typerna av grafer, t.ex. acykliska, cykliska, riktade och oriktade, implementerar en funktion ( ) som kartlägger en graf och en av dess noder i ett -dimensionellt Euclidean utrymme. En övervakad inlärningsalgoritm härleds för att uppskatta parametrarna för den föreslagna GNN-modellen. Den beräknade kostnaden för den föreslagna algoritmen beaktas också. Vissa experimentella resultat visas för att validera den föreslagna inlärningsalgoritmen, och för att demonstrera dess generaliseringskapacitet.
Scarselli m.fl. REF formaliserar en ny neural nätverksmodell, kallad Graph Neural Network (GNN).
The Graph Neural Network Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}