圖神經網絡+池化模塊，斯坦福等提出層級圖表徵學習

圖網絡（GN）在深度學習短板即因果推理上擁有巨大潛力，很有可能成爲機器學習領域的下一個增長點，而圖神經網絡（GNN）正屬於圖網絡的子集。GNN 近期在圖形分類任務上得到了當前最佳的結果，但其存在平面化的侷限，因而不能將圖形分層表徵。現實應用中，很多圖形信息都是層級表徵的，例如地圖、概念圖、流程圖等，捕獲層級信息將能更加完整高效地表徵圖形，應用價值很高。在本文中，來自斯坦福等大學的研究者通過在 GN

>>阅读原文<<