Befintliga modeller för djupinlärning kan möta stora utmaningar i hanteringen av grafstrukturerade data. I detta dokument introducerar vi en ny modell för djupinlärning av grafdata specifikt, nämligen det djupt loopiga neurala nätverket. Väsentligt skiljer sig från de tidigare djupa modellerna, inne i den djupa loopy neurala nätverket, det finns ett stort antal slingor som skapats av de omfattande anslutningar bland noder i ingångsgrafen data, vilket gör modellen lärande en omöjlig uppgift. För att lösa ett sådant problem kommer vi i detta dokument att införa en ny inlärningsalgoritm för det djupt loopiga neurala nätverket specifikt. Istället för att lära sig modellvariabler baserade på den ursprungliga modellen, i den föreslagna inlärningsalgoritmen, fel kommer att tillbakapropageras genom kanterna i en grupp extraherade spannträd. Omfattande numeriska experiment har gjorts på flera verkliga grafdatauppsättningar, och de experimentella resultaten visar effektiviteten hos både den föreslagna modellen och inlärningsalgoritmen i hanteringen av grafdata.
Likt GCN, djup loopy graf neurala nätverket REF föreslår att uppdatera noden tillstånd på ett synkront sätt, och det introducerar en spännvidd trädbaserad inlärningsalgoritm för utbildning av modellen.
Deep Loopy Neural Network Model for Graph Structured Data Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}