图灵奖得主Bengio提出并开源图马尔科夫神经网络 | ICML2019
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来源:机器学习blog(ID:mlanddlanddm)
【新智元导读】本文主要研究关系数据中的半监督对象分类,该问题在关系数据建模中是比较基本的问题。在基于统计的关系学习(如关系马尔科夫网络)和图神经网络(如图卷积网络)的相关文献中,对该问题进行了广泛的研究。
基于统计的关系学习方法,利用条件随机场能够学习对象标签之间的依赖性,然后进行集体分类,而图神经网络能够进行端到端的训练。这篇文章提出了图马尔科夫神经网络(GMNN),该网络能够结合二者的优势。
题目:GMNN: Graph Markov Neural Networks
作者:Meng Qu,Yoshua Bengio,Jian Tang
Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA), University of Montreal, Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), HEC Montreal
论文地址:http://proceedings.mlr.press/v97/qu19a/qu19a.pdf
GMNN用条件随机场对对象标签的联合分布进行建模,其中条件随机场能够利用变分EM(期望最大)算法进行有效训练。
在E -Step中,图神经网络能够学到有效的对象表示,该表示能够近似对象标签的后验分布。在M -Step中,另一个图神经网络用于对局部标签依赖进行建模。
在对象分类、链路分类和无监督节点表示学习上的实验表明,GMNN 取得了最好的结果。
基于条件随机场的方法有一些不足,比如























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