近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文《Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects》已被 ICML 2019 接收。DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理，从而计算它们之间的相似性分数。实验分析表明 GMN 模型不止能在相似性学习的环境下利用结构，还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。