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Mar, 2020
用于图结构数据的卷积核网络
Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data
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Dexiong Chen, Laurent Jacob, Julien Mairal
TL;DR
本文介绍了一种多层图形核的家族，并建立了图卷积神经网络与核方法之间的新联系。利用核特征图形的序列表示图形数据，从而将卷积核网络推广到了图形结构数据，实现了高效的数据表示和训练。在多个图形分类基准测试中，该方法实现了竞争性的性能，同时提供了简单的模型解释。
Abstract
We introduce a family of
multilayer graph kernels
and establish new links between
graph convolutional neural networks
and kernel methods. Our approach generalizes convolutional kernel networks to graph-structured
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