Nyligen, graf neurala nätverk (GNNs) har revolutionerat fältet graf representation lärande genom effektivt inlärda node inbäddningar, och uppnått state-of-the-art resultat i uppgifter som nod klassificering och länk förutsägelse. De nuvarande GNN-metoderna är emellertid i sig platta och lär sig inte hierarkiska representationer av grafer-en begränsning som är särskilt problematisk för uppgiften att klassificera grafer, där målet är att förutsäga den märkning som är förknippad med en hel graf. Här föreslår vi DIFFPOOL, en differential graf pooling modul som kan generera hierarkiska representationer av grafer och kan kombineras med olika graf neurala nätverk arkitekturer i ett end-to-end mode. DIFFPOOL lär sig en differential mjuk kluster uppdrag för noder vid varje lager av en djup GNN, kartläggning noder till en uppsättning kluster, som sedan bildar den grövre indata för nästa GNN lager. Våra experimentella resultat visar att kombination av befintliga GNN-metoder med DIFFPOOL ger en genomsnittlig förbättring på 5-10% noggrannhet på grafklassificeringsriktmärken, jämfört med alla befintliga pooling metoder, uppnå en ny state-of-the-art på fyra av fem referensdatauppsättningar. En stor begränsning av de nuvarande GNN-arkitekturerna är dock att de i sig är platta eftersom de bara sprider information över grafens kanter och inte kan dra slutsatser och aggregera informationen på ett hierarkiskt sätt. Till exempel, för att framgångsrikt koda grafstrukturen av organiska molekyler, skulle man helst vilja koda den lokala molekylära strukturen (t.ex. individuell 32nd
Därför föreslås DiffPool REF för grafklassificering som kan lära hierarkiska graf representationer med en graf pooling modul.
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}