Grafer är grundläggande datastrukturer som kortfattat fångar relationsstrukturen inom många viktiga domäner i verkligheten, såsom kunskapsgrafer, fysiska och sociala interaktioner, språk och kemi. Här introducerar vi en kraftfull ny metod för att lära sig generativa modeller över grafer, som kan fånga både deras struktur och attribut. Vårt tillvägagångssätt använder graf neurala nätverk för att uttrycka probabilistiska beroenden bland en grafs noder och kanter, och kan i princip lära sig distributioner över alla godtyckliga grafer. I en serie experiment visar våra resultat att våra modeller, när de väl tränats, kan generera prover av god kvalitet på både syntetiska grafer och verkliga molekylära grafer, både villkorslöst och villkorslöst beroende på data. Jämfört med baslinjer som inte använder grafstrukturerade representationer presterar våra modeller ofta mycket bättre. Vi undersöker också viktiga utmaningar med att lära oss generativa modeller av grafer, till exempel hur man hanterar symmetrier och beställning av element under grafgenereringsprocessen, och erbjuder möjliga lösningar. Vårt arbete är det första och mest allmänna tillvägagångssättet för att lära sig generativa modeller över godtyckliga grafer, och öppnar nya riktningar för att flytta bort från begränsningar av vektor- och sekvensliknande kunskapsrepresentationer, mot mer uttrycksfulla och flexibla relationella datastrukturer.
REF tränar återkommande neurala nätverk som passerar meddelanden mellan noder av en graf, och genererar nya noder och kanter med hjälp av den förökade nod representation.