Adaptive Graph Convolutional Neural Networks

计算机科学 电压图 图形 空图形 理论计算机科学 图的强度 蝴蝶图 折线图 算法
作者
Ruoyu Li,Sheng Wang,Feiyun Zhu,Junzhou Huang
出处
期刊:Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence [Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)]
卷期号:32 (1) 被引量:530
标识
DOI:10.1609/aaai.v32i1.11691
摘要

Graph Convolutional Neural Networks (Graph CNNs) are generalizations of classical CNNs to handle graph data such as molecular data, point could and social networks. Current filters in graph CNNs are built for fixed and shared graph structure. However, for most real data, the graph structures varies in both size and connectivity. The paper proposes a generalized and flexible graph CNN taking data of arbitrary graph structure as input. In that way a task-driven adaptive graph is learned for each graph data while training. To efficiently learn the graph, a distance metric learning is proposed. Extensive experiments on nine graph-structured datasets have demonstrated the superior performance improvement on both convergence speed and predictive accuracy.
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