Улучшение классификации графов с помощью дифференцируемого пулинга на основе внимания к ребрам и многоуровневых графовых нейронных сетей GNNs
Графовые нейронные сети GNNs представляют собой передовые инструменты для классификации графов, использующие агрегацию соседей для итеративного обновления представлений узлов. Этот процесс захватывает локальную и глобальную структуру графа, облегчая задачи классификации узлов и предсказания связей. Эффективный пулинг графов критичен для уменьшения размера и изучения представлений, разделенных на глобальные и иерархические методы.
Практические решения и ценность
Исследователи из нескольких университетов разработали новый иерархический метод пулинга для GNNs под названием ENADPool. В отличие от традиционных методов, ENADPool использует жесткую кластеризацию и механизмы внимания для сжатия представлений узлов и сил связей, решая проблемы равномерной агрегации. Они также представили модель MD-GNN для уменьшения эффекта сглаживания, позволяя узлам получать информацию от соседей на различных расстояниях. Эксперименты показывают, что MD-GNN в сочетании с ENADPool эффективно повышает производительность классификации графов.
Исследование сравнивает ENADPool и модель MD-GNN с другими методами глубокого обучения на графах, используя стандартные наборы данных. Их архитектура использует два слоя пулинга с MD-GNN для встраивания и оптимизации с помощью активации ReLU, отсева и вспомогательных классификаторов во время обучения. Метод проявляет себя превосходно благодаря жесткой кластеризации узлов, вниманию к важности узлов и связей, интеграции MD-GNN и эффективному представлению признаков.
В заключение, ENADPool сжимает представления узлов и связей в иерархические структуры, используя механизмы внимания после каждого шага пулинга, эффективно определяя важность узлов и связей. Этот подход решает недостатки традиционных методов пулинга, использующих неясное назначение узлов и равномерную агрегацию признаков. Кроме того, модель MD-GNN уменьшает проблему сглаживания, позволяя узлам получать информацию от соседей на различных расстояниях.
Подробнее о статье можно узнать здесь.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
