Hybrid Low-Order and Higher-Order Graph Convolutional Networks
المؤلفون المشاركون
Lei, Fangyuan
Dai, Qingyun
Ling, Bingo Wing-Kuen
Zhao, Huimin
Liu, Yan
Liu, Xun
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the higher-order neighborhood information of a graph network, the accuracy of graph representation learning classification can be significantly improved.
However, the current higher-order graph convolutional networks have a large number of parameters and high computational complexity.
Therefore, we propose a hybrid lower-order and higher-order graph convolutional network (HLHG) learning model, which uses a weight sharing mechanism to reduce the number of network parameters.
To reduce the computational complexity, we propose a novel information fusion pooling layer to combine the high-order and low-order neighborhood matrix information.
We theoretically compare the computational complexity and the number of parameters of the proposed model with those of the other state-of-the-art models.
Experimentally, we verify the proposed model on large-scale text network datasets using supervised learning and on citation network datasets using semisupervised learning.
The experimental results show that the proposed model achieves higher classification accuracy with a small set of trainable weight parameters.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lei, Fangyuan& Liu, Xun& Dai, Qingyun& Ling, Bingo Wing-Kuen& Zhao, Huimin& Liu, Yan. 2020. Hybrid Low-Order and Higher-Order Graph Convolutional Networks. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138739
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lei, Fangyuan…[et al.]. Hybrid Low-Order and Higher-Order Graph Convolutional Networks. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138739
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lei, Fangyuan& Liu, Xun& Dai, Qingyun& Ling, Bingo Wing-Kuen& Zhao, Huimin& Liu, Yan. Hybrid Low-Order and Higher-Order Graph Convolutional Networks. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138739
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138739
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر