Oct, 2023
基于多样化节点采样的分层 Transformer 汇聚用于图表示学习
Diversified Node Sampling based Hierarchical Transformer Pooling for Graph Representation Learning
Gaichao Li, Jinsong Chen, John E. Hopcroft, Kun He
TL;DR我们提出了一种名为 GTPool 的图形变换汇聚方法,它引入了变换器来进行节点丢弃汇聚,以有效地捕获长程成对交互并同时进行多样化节点抽样。与现有方法相比,GTPool 在 11 个基准数据集上的广泛实验证明了其优越性。