論文の概要: Shift Aggregate Extract Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1703.05537v2
• Date: Mon, 18 Mar 2024 11:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 00:17:07.153257
• Title: Shift Aggregate Extract Networks
• Title（参考訳）: Shift Aggregate Extract Networks
• Authors: Francesco Orsini, Daniele Baracchi, Paolo Frasconi,
• Abstract要約: 大規模グラフの効率的な表現を学習するために,階層分解に基づくアーキテクチャを導入する。 我々のフレームワークは、カーネルメソッドで使用される古典的なR分解を拡張し、ネストした部分関係を可能にする。 我々は,我々のアプローチが,大規模ソーシャルネットワークデータセット上で現在最先端のグラフ分類手法より優れていることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3263205689999453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an architecture based on deep hierarchical decompositions to learn effective representations of large graphs. Our framework extends classic R-decompositions used in kernel methods, enabling nested part-of-part relations. Unlike recursive neural networks, which unroll a template on input graphs directly, we unroll a neural network template over the decomposition hierarchy, allowing us to deal with the high degree variability that typically characterize social network graphs. Deep hierarchical decompositions are also amenable to domain compression, a technique that reduces both space and time complexity by exploiting symmetries. We show empirically that our approach is able to outperform current state-of-the-art graph classification methods on large social network datasets, while at the same time being competitive on small chemobiological benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模グラフの効率的な表現を学習するために,階層分解に基づくアーキテクチャを導入する。 我々のフレームワークは、カーネルメソッドで使用される古典的なR分解を拡張し、ネストした部分関係を可能にする。 入力グラフのテンプレートを直接アンロールする再帰的ニューラルネットワークとは異なり、ニューラルネットワークテンプレートを分解階層上にアンロールすることで、一般的にソーシャルネットワークグラフを特徴付ける高次変動に対処することができる。 深い階層的な分解は、対称性を利用して空間と時間の複雑さを減らす手法である領域圧縮にも適用可能である。 我々は、我々のアプローチが、大規模なソーシャルネットワークデータセット上で最先端のグラフ分類手法より優れていると同時に、小さな化学生物学的なベンチマークデータセットに対して競争力があることを実証的に示す。

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