GMNN公司 swMATH ID: 44770 软件作者： 孟曲、约舒亚·本吉奥、简唐 说明： GMNN：图马尔可夫神经网络。本文研究关系数据中的半监督对象分类，这是关系数据建模中的一个基本问题。统计关系学习（如关系马尔可夫网络）和图神经网络（如图卷积网络）的文献中都对该问题进行了广泛的研究。统计关系学习方法可以通过条件随机场有效地建模对象标签的依赖关系以进行集体分类，而图神经网络通过端到端训练学习有效的对象表示以进行分类。在本文中，我们提出了结合两者优点的图马尔可夫神经网络（GMNN）。GMNN用一个条件随机场来模拟对象标签的联合分布，该随机场可以用变分EM算法进行有效训练。在E步骤中，一个图神经网络学习有效的对象表示，以近似对象标签的后验分布。在M步骤中，使用另一个图神经网络对局部标签依赖进行建模。对对象分类、链接分类和无监督节点表示学习的实验表明，GMNN取得了最新的结果。 主页： https://arxiv.org/abs/1905.06214 源代码： https://github.com/DeepGraphLearning/GMNN网站 依赖项： 蟒蛇 相关软件： 网络工具包;结构2vec;DeepWalk公司;图形VAE;NetGAN公司;图RNN;摩尔根;节点2vec;PyTorch公司;f-甘氨酸;通用条款;PMTK公司;标志;成对范数;图菲;Tensor2传感器;FP2VEC公司;快速GCN;格拉克勒斯;布伦达 引用于： 7文件 全部的 前5名15位作者引用 2 大卫·巴丘 2 埃里卡、费德里科 2 阿莱西奥·米切利 1 奥斯汀·R·本森。 1 陈玲 1 瓦伦大使 1 盖托，丽斯 1 威廉·汉密尔顿。 1 贾俊腾 1 李亚勇 1 刘志勇 1 马尔科·波达 1 斯里拉姆·斯里尼瓦桑 1 杨旭 1 尹杰 全部的 前5名引用于7个系列 1 神经网络 1 机器学习 1 数据挖掘与知识发现 1 机器学习研究杂志（JMLR） 1 SIAM成像科学杂志 1 人工智能与机器学习综合讲座 1 SIAM数据科学数学杂志 在4个字段中引用 7 计算机科学（68至XX） 三 统计学（62-XX） 1 组合数学（05-XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 按年份列出的引文