Den senaste tidens framsteg när det gäller att lära sig representera grafer, främst genom att utnyttja konvolutionsnätverk, har lett till en betydande förbättring av många grafbaserade referensuppgifter. Medan nya metoder för att lära nod inbäddningar är mycket lämpliga för nod klassificering och länk förutsägelse, deras tillämpning på graf klassificering (förutsatt en enda etikett för hela grafen) förblir mestadels rudimentär, vanligtvis med hjälp av en enda global pooling steg för att aggregera nod funktioner eller en hand utformad, fast heuristic för hierarkisk grövring av grafen struktur. Ett viktigt steg mot förbättring detta är differentiable graf grövre-förmågan att minska storleken på grafen på ett adaptivt, databeroende sätt i en graf neurala nätverk pipeline, analogt med bild nedsampling inom CNNs. Det tidigare framträdande synsättet på sammanslagning har dock krav på kvadratiskt minne under utbildningen och är därför inte skalbart till stora grafer. Här kombinerar vi flera senaste framsteg i graf neurala nätverk design för att visa att konkurrenskraftiga hierarkiska graf klassificeringsresultat är möjliga utan att offra gleshet. Våra resultat verifieras på flera etablerade grafklassificeringsriktmärken och belyser en viktig riktning för framtida forskning inom grafbaserade neurala nätverk.
REF tillämpade senare detta på grafklassificeringen.
Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}