Neural meddelande passerar algoritmer för semi-övervakad klassificering på grafer har nyligen uppnått stor framgång. Men för att klassificera en nod dessa metoder bara överväga noder som är några förökning steg bort och storleken på detta utnyttjade grannskap är svårt att förlänga. I det här dokumentet använder vi relationen mellan grafkonvolutionella nätverk (GCN) och PageRank för att härleda ett förbättrat spridningssystem baserat på personlig PageRank. Vi använder detta förökningsförfarande för att konstruera en enkel modell, personlig förökning av neurala förutsägelser (PPNP), och dess snabba approximation, APPNP. Vår modells träningstid är på par eller snabbare och dess antal parametrar på par eller lägre än tidigare modeller. Det utnyttjar ett stort, justerbart område för klassificering och kan enkelt kombineras med alla neurala nätverk. Vi visar att denna modell överträffar flera nyligen föreslagna metoder för halvövervakad klassificering i den mest grundliga studie som hittills gjorts för GCN-liknande modeller. Vår implementering är tillgänglig online.
PPNP REF kombinerar diagramkonvolutionella nätverk (GCN) och PageRank för att övervinna problemet att storleken på det observerade området av en nod är svårt att förlänga.
Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank
{'venue': 'International Conference on Learning Representations (ICLR), New Orleans, LA, USA, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}