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Sep, 2016
图卷积网络的半监督分类
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
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Thomas N. Kipf, Max Welling
TL;DR
本研究提出了一种可扩展的半监督学习方法，该方法基于一种直接作用于图形的高效卷积神经网络变体，通过局部一阶逼近实现了谱图卷积的选择，其模型在节点数量上线性地扩展并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示，在引用网络和知识图数据集上的若干实验中，证明了我们的方法的明显优越性。
Abstract
We present a scalable approach for
semi-supervised learning
on
graph-structured data
that is based on an efficient variant of
convolutional neura
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