Vi presenterar diffusions-konvolutionella neurala nätverk (DCNN), en ny modell för grafstrukturerade data. Genom införandet av en diffusion-konvolutionsoperation visar vi hur diffusion-baserade representationer kan läras från grafstrukturerade data och användas som en effektiv grund för nodklassificering. DCNNs har flera attraktiva egenskaper, inklusive en latent representation för grafiska data som är invariant under isomorfism, samt polynom-tid förutsägelse och lärande som kan representeras som tensor verksamhet och effektivt implementeras på GPU. Genom flera experiment med verkliga strukturerade datauppsättningar visar vi att DCNN kan överträffa probabilistiska relationsmodeller och kernel-on-graph-metoder vid klassificering av relationell nod.
I REF beskrivs ett Diffusion-Convolutional Neural Networks (DCNN).
Diffusion-Convolutional Neural Networks
{'venue': 'NIPS 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}