论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献: 证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。 作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graph attention-based matching mechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点） 论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(c
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