Oct, 2019

基于图循环注意力网络的高效图生成

TL;DR本文提出了一种名为 GRAN 的新型图形回归注意力网络的有效且表达性强的深度生成模型,能够生成高质量大规模图形,同时与之前的 RNN-based 生成模型相比,GRAN 使用了 GNN 和注意力机制更好地捕捉到已生成和待生成部分的条件之间的自回归关系,并在输出分布上采用伯努利分布的混合来捕捉区块内的生成边之间的相关性,同时在处理节点顺序方面也提出了一些新的解决方法。