Approach
介绍随机邻域池化及其各个组成部分,例图转换层,子图邻域池化,子图邻域采样。
Preliminaries
图G,以及其中子图S
Problem Statement
目标是学习一个映射函数f(G,X, S),它以基图G,其节点特征矩阵X和子图S作为输入,并输出子图类标号y∈{1,…, C},其中C为类的数量。
Stochastic Subgraph Neighborhood Pooling
我们提出的子图分类解决方案如图4.1所示。通过使用转换函数fTf_TfT,将初始节点特征X转换为学习嵌入Z: