特征GNN swMATH ID: 38084 软件作者： Ziwei Zhang、Peng Cui、Jian Pei、Xin Wang、Wenwu Zhu 描述： 特征GNN：一种保持GNN插件的图结构。图神经网络（GNN）是新兴的基于图的机器学习模型。虽然理论上证明了足够深的GNN能够完全保留图形结构，但实际上大多数现有的GNN模型都是浅层的，本质上是以特征为中心的。我们通过经验和分析表明，现有的浅层GNN不能很好地保持图结构。为了克服这一基本挑战，我们提出了一种简单而有效的通用插件模块Eigen-GNN，以增强GNN保存图结构的能力。具体来说，我们通过将GNN视为一种降维类型并扩展初始降维基，将图结构的本征空间与GNN集成。在不需要增加深度的情况下，特征神经网络在处理特征驱动和结构驱动任务方面具有更大的灵活性，因为初始基包含节点特征和图结构。我们给出了大量的实验结果，以证明特征神经网络在节点分类、链接预测和图同构测试等任务中的有效性。 主页： https://arxiv.org/abs/2006.04330 关键词： 机器学习;arXiv_cs。LG公司;arXiv_状态ML;图形神经网络;全球导航网络;插入;特征GNN 相关软件： 配对规范;DropEdge（下降边缘）;图形SAGE;深度GCN;AutoKeras公司;轻型GBM;PyTorch-BigGraph图标;NetLSD公司;AutoNE（自动NE）;DGL公司;AliGraph（AliGraph）;PyTorch公司;自动锁相环;蟒蛇;自动GL 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 特征GNN：一种保持GNN插件的图结构arXiv公司Ziwei Zhang、Peng Cui、Jian Pei、Xin Wang、Wenwu Zhu 2020