【論文メモ】Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks
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概要 隣接ノードからのaggregationだけでは, k層のGCNはただのrandom-walkと変わらない r.w = random-walk 濃い色のノードはInfluence Probabilityの高いもの 各ノードの影響範囲が大きくてもダメだし, 小さくてもダメ なので, 各層の出力をすべて使用し, モデルに適切な影響半径を決めさせるJumping Knowledge Ne ...