【图神经网络论文整理】（五）—— Self-Attention Graph Pooling：SAGPool

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• ICML 2019
• Junhyun Lee, Inyeop Lee, Jaewoo Kang
• Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (stat.ML)
• 论文地址

本文介绍的论文是《Self-Attention Graph Pooling》。

该篇文章提出了一种新的图池化方式，该池化方式是基于自注意力机制来计算得分，同时考虑了节点特征和图的拓扑结构，能够实现端到端方式学习图的层次表示。

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近几年图神经网络已被广泛应用于各个领域，并且表现出了很好的性能，但是对于图进行采样操作仍是难以实现，对于图像领域，CNNs已经被广泛应用，主要是对图像的卷积以及池化操作，目前卷积操作已被迁移到了图上，但是池化还是较难。

为了改进池化效果，本文提出了一种新的池化方式，基于自注意力机制方式，这种方式可以同时考虑节点特征以及图拓扑结构。

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目前图池化方式主