केवल कूदें: ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स में गतिशील पड़ोस एकत्रीकरण

हम ग्राफ पर प्रतिनिधित्व सीखने के लिए (मल्टी-हेड) ध्यान से मार्गदर्शित एक गतिशील पड़ोस एकत्रीकरण (DNA) प्रक्रिया का प्रस्ताव करते हैं। वर्तमान ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स के विपरीत, जो एक सरल पड़ोस एकत्रीकरण योजना का पालन करते हैं, हमारी DNA प्रक्रिया संभावित रूप से भिन्न स्थानीयता के पड़ोसी एम्बेडिंग का चयनात्मक और नोड-अनुकूल एकत्रीकरण की अनुमति देती है। ओवरफिटिंग से बचने के लिए, हम समूहित रैखिक प्रक्षिप्तियों का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट के बीच चैनल-वार कनेक्शनों को नियंत्रित करने का प्रस्ताव करते हैं। कई ट्रांसडक्टिव नोड-श्रेणीकरण प्रयोगों में, हम अपने दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं।