Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

[ryamauchi]

一言でいうと

与えられたグラフのノードを半教師ありクラスタリングする。既存の研究では隣接ノードは同じクラスであるという前提を正則化項として加えていたためモデルのキャパシティが制限されていたが（エッジのもつ情報はsimilarityとは限らない）、グラフ構造をニューラルネットとして表現することでその制約を取り払った。各Layerにおいて隣接行列が登場するので例えば3層ネットワークの場合は3段飛びの関係が考慮されることになり、それが正則化項の代わりをする(と思われる)。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1609.02907

著者/所属機関

Thomas N. Kipf, Max Welling

概要

https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/

新規性・差分

手法

結果

コメント

[icoxfog417]

PyTorch実装 https://github.com/tkipf/pygcn

TensorFlow実装 https://github.com/tkipf/gcn

[icoxfog417]

解説スライド https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dl-hackssemisupervised-classification-with-graph-convolutional-networks-121489644