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Barron 空间用于图卷积神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种利用超几何空间表达能力和嵌入高度曲率特点的归纳式超几何图卷积神经网络(HGCN)，可以学习分层和无标度图的节点表示。实验证明，HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构，且在链路预测和节点分类中性能表现更好，改善了 Pubmed 数据集的最新技术水平。
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关键要点
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提出了第一个归纳式的超几何图卷积神经网络 (HGCN)。
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HGCN 利用超几何空间的表达能力和嵌入高度曲率的特点。
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HGCN 学习分层和无标度图的节点表示。
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介绍了如何将欧几里得输入特征转换为超几何嵌入。
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HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构。
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与欧几里得模型相比，HGCN 在低维嵌入下仍能获得更好性能。
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链路预测中，ROC AUC 误差降低最多为 63.1%。
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节点分类中，F1 score 提高最多为 47.5%。
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HGCN 改善了 Pubmed 数据集的最新技术水平。
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