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钻石浮华复古版:八篇 NeurIPS 2019 最新图神经网络相关论文

时间:2019/9/18 16:45:31  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:在实际应用中,图的学习和优化问题常常结合在一起。例如,我们的目标可能是对图进行集群,以便检测有意义的社区 (或者解决其他常见的图优化问题,如 facility location、maxcut 等)。然而,图或相关属性往往只是部分观察到,引入了一些学习问题,如链接预测,必须在优化之...
    在实际应用中,图的学习和优化问题常常结合在一起。例如,我们的目标可能是对图进行集群,以便检测有意义的社区 (或者解决其他常见的图优化问题,如 facility location、maxcut 等)。然而,图或相关属性往往只是部分观察到,引入了一些学习问题,如链接预测,必须在优化之前解决。我们提出了一种方法,将用于常见图优化问题的可微代理集成到用于链接预测等任务的机器学习模型的训练中。这允许模型特别关注下游任务,它的预测将用于该任务。实验结果表明,我们的端到端系统在实例优化任务上的性能优于将现有的链路预测方法与专家设计的图优化算法相结合的方法。

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