今天给大家介绍一篇关于图神经网络readout相关的论文。我们都知道readout函数有多种， 比如mean, sum, max等等。本文作者发现由神经网络给出的自适应readout函数竟然表现十分优秀，在40多个不同领域的数据表现惊人。
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作者：David Buterez, Jon Paul Janet, Steven J. Kiddle, Dino Oglic, Pietro Liò
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机构：University of Cambridge, UK; CVRM, BioPharmaceuticals R&D, AstraZeneca, Sweden; DS&AI, BioPharmaceuticals R&D, AstraZeneca, UK
2. 主要内容
本文研究了图表示readout函数的重要性，这与图神经网络的多任务学习密不可分。作者发现由神经网络给出的自适应readout函数竟然表现十分优秀，在40多个不同领域的数据表现惊人。主要的方法如下，MLP版本
where
is the output of the first layer,
and
are hyperparameters,
is a batch normalization layer, and RELU is the rectified linear unit.
GRU版本
