图上的 Beltrami 流与神经扩散
机器学习
2021-10-19 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们提出了一类基于离散化 Beltrami 流（一种非欧几里得扩散偏微分方程）的新型图神经网络。在我们的模型中，节点特征辅以从图拓扑导出的位置编码，并由 Beltrami 流联合演化，从而同时实现连续的特征学习与拓扑演化。由此产生的模型泛化了多种流行的图神经网络，并在多个基准测试上取得了 SOTA 的结果。
关键词
引用
@article{arxiv.2110.09443,
title = {Beltrami Flow and Neural Diffusion on Graphs},
author = {Benjamin Paul Chamberlain and James Rowbottom and Davide Eynard and Francesco Di Giovanni and Xiaowen Dong and Michael M Bronstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09443},
year = {2021}
}
备注
21 pages, 5 figures. Proceedings of the Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2021