Graph Neural Networks (GNNs), which generalize deep neural networks to graph-structured data, have drawn considerable attention and achieved state-of-the-art performance in numerous graph related tasks. However, existing GNN models mainly focus on designing graph convolution operations. The graph pooling (or downsampling) operations, that play an important role in learning hierarchical representations, are usually overlooked. In this paper, we propose a novel graph pooling operator, called Hierarchical Graph Pooling with Structure Learning (HGP-SL), which can be integrated into various graph neural network architectures. HGP-SL incorporates graph pooling and structure learning into a unified module to generate hierarchical representations of graphs. More specifically, the graph pooling operation adaptively selects a subset of nodes to form an induced subgraph for the subsequent layers. To preserve the integrity of graph's topological information, we further introduce a structure learning mechanism to learn a refined graph structure for the pooled graph at each layer. By combining HGP-SL operator with graph neural networks, we perform graph level representation learning with focus on graph classification task. Experimental results on six widely used benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed model.


翻译:将深神经网络(GNNs)概括为图形结构化数据而将深神经网络(GNNs)概括为图表结构化数据,在众多图表相关任务中引起相当的注意并取得了最先进的性能。然而,现有的GNN模式主要侧重于设计图形演化操作。图形集(或下游抽样)操作通常被忽略,在学习分层表层中起着重要作用。在本文中,我们建议建立一个名为“结构学习结构结构结构的层次图集(HGP-SL)”的新型图形集合操作器。HGP-SL将图形集合和结构学习纳入各种图形神经网络结构结构中。HGP-SL将图形集集和结构学习纳入一个统一的模块中,以生成图表的等级表达方式。更具体地说,图形集集操作将一组节点根据适应性选择一组节点来形成随后各层的诱导子图层。为维护图形表层信息的完整性,我们进一步引入一个结构学习机制,以学习每层集合图图的精细的图形结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构结构。通过把HGPGP-SLLO网络与图形神经网络网络结合,我们进行图形层次化的图形层次化层次化演示层图层图学学习,我们进行图表层次化层次化教学,重点是的图表层次化研究,重点是的图表层次分类工作。在六个基准的实验结果显示我们提议的模型的实验性研究。

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