I detta dokument föreslår vi Continuous Graph Flow, en generativ kontinuerlig flödesbaserad metod som syftar till att modellera distributioner av grafstrukturerade komplexa data. Modellen är formulerad som ett vanligt differentialekvationssystem med delade och återanvändbara funktioner som fungerar över grafstrukturen. Detta leder till en ny typ av neural graf meddelande passerar schema som utför kontinuerlig meddelande passerar över tid. Denna modellklass erbjuder flera fördelar: 1) modellering av komplexa grafiska distributioner utan stela antaganden om distributionerna; 2) inte begränsat till modellering av data med fasta dimensioner och kan generalisera sannolikhetsbedömning och datagenerering över osynliga undergrupper av variabler; 3) den underliggande kontinuerliga grafmeddelandeprocessen är reversibel och minneseffektiv. Vi visar effektiviteten i vår modell på två generationers uppgifter, nämligen bildpusselgenerering och layoutgenerering från scengrafik. Jämfört med ostrukturerade och strukturerade VAE-modeller visar vi att vår föreslagna modell uppnår betydande prestandaförbättringar (upp till 400 % i negativ log-likelihood).
Ref föreslår till exempel kontinuerliga flöden av grafstrukturerade data för täthetsuppskattning.
Continuous Graph Flow for Flexible Density Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}