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文献学习(part12)--GMNN: Graph Markov Neural Networks

发布时间:2023/12/19 编程问答 45 豆豆
生活随笔 收集整理的这篇文章主要介绍了 文献学习(part12)--GMNN: Graph Markov Neural Networks 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

学习笔记,仅供参考,有错必纠


文章目录

    • GMNN: Graph Markov Neural Networks
      • Abstract
      • Introduction
      • 相关著作
        • 统计关系学习
        • 基于图的半监督分类
        • 图形神经网络
        • GNN的概率几何推理
      • 问题定义和初步
        • 问题定义


GMNN: Graph Markov Neural Networks

Abstract

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。在统计关系学习(例如关系马尔可夫网络)和图形神经网络(例如图形卷积网络)的文献中已经广泛研究了该问题。

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性,用于集体分类,而图神经网络通过端到端训练学习有效的对象表示,用于分类。

本文提出了结合两者优点的图马尔可

总结

以上是生活随笔为你收集整理的文献学习(part12)--GMNN: Graph Markov Neural Networks的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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