Grafiska data finns i stor utsträckning i många tillämpningar med stor genomslagskraft. Inspirerad av framgången med djupt lärande i rutnätsstrukturerade data, graf neurala nätverk modeller har föreslagits för att lära sig kraftfull nod-nivå eller graf-nivå representation. De flesta av de befintliga grafen neurala nätverk lider dock av följande begränsningar: (1) Det finns begränsad analys avseende grafen convolution egenskaper, såsom frö-orienterade, grad-medveten och ordningsfri; (2) nodens gradspecifika graf struktur inte uttryckligen uttrycks i graf convolution för att särskilja struktur-medveten nod områden; (3) den teoretiska förklaringen om graf-nivå pooling scheman är oklar. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en generisk examensspecifik graf neurala nätverk som heter DEMO-Net motiveras av WeisfeilerLehman graf isomorfism test som rekursivt identifierar 1-hop kvarter strukturer. För att uttryckligen fånga graftopologin integrerad med nodattribut, hävdar vi att grafkonvolution bör ha tre egenskaper: frö-orienterad, grad-medveten, ordning-fri. I detta syfte föreslår vi multi-task graf convolution där varje uppgift representerar nod representation lärande för noder med ett specifikt grad värde, vilket leder till att bevara den gradspecifika grafstrukturen. I synnerhet designar vi två inlärningsmetoder för flera uppgifter: gradspecifika vikt- och hashfunktioner för grafkonvolution. Dessutom föreslår vi ett nytt diagram-nivå pooling/readout schema för lärande graf representation bevisligen ligger i en examensspecifik Hilbert kärna utrymme. De experimentella resultaten på flera nod- och grafklassificeringsriktmärkesdata visar effektiviteten och effektiviteten hos våra föreslagna DEMO-Net över toppmoderna grafnätverksmodeller.
Dessutom, graf neurala nätverk REF
DEMO-Net : Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification