I detta dokument presenterar vi en hypergraf neurala nätverk (HGNN) ram för datarepresentation lärande, som kan koda hög-order data korrelation i en hypergraf struktur. Inför utmaningarna med inlärningsrepresentation för komplexa data i praktiken föreslår vi att en sådan datastruktur införlivas i en hypergraf, som är mer flexibel när det gäller datamodellering, särskilt när det gäller komplexa data. I denna metod, en hyperedge convolution operation är utformad för att hantera data korrelation under representation lärande. På så sätt kan den traditionella inlärningsproceduren för hypergrafer utföras effektivt med hjälp av avancerade konvolutionsoperationer. HGNN kan lära sig den dolda lagerrepresentationen med tanke på högorderdatastrukturen, som är en allmän ram med tanke på de komplexa datakorrelationerna. Vi har utfört experiment på citeringsnätverksklassificering och visuella objektigenkänningsuppgifter och jämfört HGNN med grafkonvolutionella nätverk och andra traditionella metoder. Experimentella resultat visar att den föreslagna HGNN-metoden överträffar de senaste toppmoderna metoderna. Vi kan också av resultaten avslöja att det föreslagna HGNN är överlägset när det gäller multimodala data jämfört med befintliga metoder.
Dessutom, hyper-graf neurala nätverk (HGNN) ram ( REF ) föreslås att studera funktionen representation där hög-order data korrelation kodas i en hyper-graf struktur.
Hypergraph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}