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胶囊图神经网络

胶囊图神经网络

作者: Seaton | 来源:发表于2020-05-28 23:41 被阅读0次

    阅读的文章是2019年发表的《Capsule Graph Neural Network》。在GCN中标量节点不足以有效保留图的完整属性,这可能会使图嵌入的性能达不到最优。而胶囊图神经网络在GCN提取节点特征的基础上,以向量的形式提取特征,这样可以在生成图嵌入的时候更有效的保存信息。此外,一个图可以表示为多个嵌入,每个嵌入都可以捕获不同方面的图属性。生成的图形和类封装不仅可以保留与分类相关的信息,还可以保留关于图属性的其他信息。胶囊图神经网络跟适合处理大型数据集,在社交数据集上效果最好。

    胶囊图神经网络在融合两个GCN和CapsNET两个网络时有很多细节工作,例如需要使用注意力模型来解决图的大小不一的问题。我认为这些细节部分可能存在一些可以优化的地方。除了融合两个模型的部分,似乎也可以尝试从一些角度分别优化GCN和CapsNet,以使得CapsGNN模型整体效果更好。

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