CapsGNN：“胶囊图神经网络”的PyTorch实施（ICLR 2019）

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文件名称：CapsGNN：“胶囊图神经网络”的PyTorch实施（ICLR 2019）
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更新时间：2021-02-04 13:52:29
machine-learning research deep-learning tensorflow sklearn CapsGNN ⠀ 胶囊图神经网络的PyTorch实施（ICLR 2019）。 抽象 从图神经网络（GNN）学习到的高质量节点嵌入技术已被广泛应用于基于节点的应用程序，其中一些已经达到了最先进的（SOTA）性能。 但是，当应用从GNN学习到的节点嵌入来生成图嵌入时，标量节点表示可能不足以有效地保留节点/图属性，从而导致次优的图嵌入。 受胶囊神经网络（CapsNet）的启发，我们提出了胶囊图形神经网络（CapsGNN），它采用胶囊的概念来解决现有基于GNN的图形嵌入算法中的弱点。 通过提取胶囊形式的节点特征，可以使用路由机制在图形级别捕获重要信息。 结果，我们的模型为每个图生成多个嵌入，以捕

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