SES: 连接解释性与图神经网络预测的差距

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-16T00:00:00Z

本文介绍了一种名为Prototype Graph Neural Network（ProtGNN）的新型网络结构，它将原型学习与图神经网络相结合，为GNN的解释提供了新的视角。ProtGNN通过比较输入与学习的原型来获得预测结果，并增加了条件子图抽样模块来提高解释和效率。实验证明，ProtGNN能够提供可解释性和准确性。