CapsGNN ⠀ 胶囊图神经网络的PyTorch实施(ICLR 2019)。 抽象 从图神经网络(GNN)学习到的高质量节点嵌入技术已被广泛应用于基于节点的应用程序,其中一些已经达到了最先进的(SOTA)性能。 但是,当应用从GNN学习到的节点嵌入来生成图嵌入时,标量节点表示可能不足以有效地保留节点/图属性,从而导致次优的图嵌入。 受胶囊神经网络(CapsNet)的启发,我们提出了胶囊图形神经网络(CapsGNN),它采用胶囊的概念来解决现有基于GNN的图形嵌入算法中的弱点。 通过提取胶囊形式的节点特征,可以使用路由机制在图形级别捕获重要信息。 结果,我们的模型为每个图生成多个嵌入,以捕