Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-Order Graph Neural Networks

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Weisfeiler-Leman meets Homomorphisms

In this paper, we relate a beautiful theory by Lovász with a popular heuristic algorithm for the graph isomorphism problem, namely the color refinement algorithm and its k-dimensional generalization known as the Weisfeiler-Leman algorithm. We prove that two graphsG andH are indistinguishable by the color refinement algorithm if and only if, for all trees T , the number Hom(T,G) of homomorphisms...

متن کامل

Detecting Similar Programs via The Weisfeiler-Leman Graph Kernel

With the increasing availability of source code on the Internet, many new approaches to retrieve, repair, and reuse code have emerged that rely on the ability to efficiently compute the similarity of two pieces of code. The meaning of similarity, however, heavily depends on the application domain. For predicting API calls, for example, programs can be considered similar if they call a specific ...

متن کامل

Higher Order Neural Networks and Neural Networks for Stream Learning

The goal of this thesis is to explore some variations of neural networks. The thesis is mainly split into two parts: a variation of the shaping functions in neural networks and a variation of learning rules in neural networks. In the first part, we mainly investigate polynomial perceptrons a perceptron with a polynomial shaping function instead of a linear one. We prove the polynomial perceptro...

متن کامل

Higher Order Recurrent Neural Networks

In this paper, we study novel neural network structures to better model long term dependency in sequential data. We propose to use more memory units to keep track of more preceding states in recurrent neural networks (RNNs), which are all recurrently fed to the hidden layers as feedback through different weighted paths. By extending the popular recurrent structure in RNNs, we provide the models...

متن کامل

rodbar dam slope stability analysis using neural networks

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence

سال: 2019

ISSN: 2374-3468,2159-5399

DOI: 10.1609/aaai.v33i01.33014602