Graph Convolutional Networks (GCN) har visat betydande förbättringar i halvövervakad inlärning av grafstrukturerade data. Samtidigt, oövervakad inlärning av grafen inbäddningar har dragit nytta av informationen som finns i slumpmässiga promenader. I detta dokument föreslår vi en modell: Network of GCNs (N-GCN), som gifter sig med dessa två arbetsområden. I sin kärna tränar N-GCN flera fall av GCNs över nodpar som upptäcks på olika avstånd i slumpmässiga promenader, och lär sig en kombination av instansutgångar som optimerar klassificeringsmålet. Våra experiment visar att vår föreslagna N-GCN-modell förbättrar toppmoderna baslinjer för alla de utmanande nodklassificeringsuppgifter vi överväger: Cora, Citeseer, Pubmed och PPI. Dessutom har vår föreslagna metod andra önskvärda egenskaper, inklusive generalisering till nyligen föreslagna semi-övervakade inlärningsmetoder som GraphSAGE, som gör det möjligt för oss att föreslå N-SAGE, och motståndskraft mot negativa input perturbations.
REF föreslås använda NGCN tåg flera fall av GCN över olika avstånd regioner.
N-GCN: Multi-scale Graph Convolution for Semi-supervised Node Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}