論文の概要: EdgeNets:Edge Varying Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07620v3
• Date: Tue, 27 Jul 2021 14:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 23:18:50.081936
• Title: EdgeNets:Edge Varying Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: EdgeNets:Edgeのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Elvin Isufi, Fernando Gama, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 本稿では、EdgeNetの概念を通じて、最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)を統一する一般的なフレームワークを提案する。 EdgeNetはGNNアーキテクチャであり、異なるノードが異なるパラメータを使って異なる隣人の情報を測定することができる。 これは、ノードが実行でき、既存のグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)とグラフアテンションネットワーク(GAT)の1つの定式化の下で包含できる一般的な線形で局所的な操作である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 179.99395949679547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driven by the outstanding performance of neural networks in the structured Euclidean domain, recent years have seen a surge of interest in developing neural networks for graphs and data supported on graphs. The graph is leveraged at each layer of the neural network as a parameterization to capture detail at the node level with a reduced number of parameters and computational complexity. Following this rationale, this paper puts forth a general framework that unifies state-of-the-art graph neural networks (GNNs) through the concept of EdgeNet. An EdgeNet is a GNN architecture that allows different nodes to use different parameters to weigh the information of different neighbors. By extrapolating this strategy to more iterations between neighboring nodes, the EdgeNet learns edge- and neighbor-dependent weights to capture local detail. This is a general linear and local operation that a node can perform and encompasses under one formulation all existing graph convolutional neural networks (GCNNs) as well as graph attention networks (GATs). In writing different GNN architectures with a common language, EdgeNets highlight specific architecture advantages and limitations, while providing guidelines to improve their capacity without compromising their local implementation. An interesting conclusion is the unification of GCNNs and GATs -- approaches that have been so far perceived as separate. In particular, we show that GATs are GCNNs on a graph that is learned from the features. This particularization opens the doors to develop alternative attention mechanisms for improving discriminatory power.
• Abstract（参考訳）: 構造化ユークリッド領域におけるニューラルネットワークの卓越した性能によって、近年、グラフとグラフでサポートされているデータのためのニューラルネットワークの開発への関心が高まっている。 グラフはニューラルネットワークの各層でパラメータ化として利用され、パラメータの数と計算複雑性を減らしてノードレベルで詳細をキャプチャする。 本稿では,EdgeNetの概念を通じて,最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)を統一する一般的なフレームワークを提案する。 EdgeNetはGNNアーキテクチャであり、異なるノードが異なるパラメータを使って異なる隣人の情報を測定することができる。 この戦略を隣接ノード間のより多くのイテレーションに外挿することで、edgenetはエッジ依存の重みを学習し、局所的な詳細を捉える。 これは、ノードが実行でき、既存のグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)とグラフアテンションネットワーク(GAT)の1つの定式化の下で包含できる一般的な線形かつ局所的な操作である。 共通言語で異なるGNNアーキテクチャを記述する際、EdgeNetsは特定のアーキテクチャ上の利点と制限を強調し、ローカル実装を妥協することなく、その能力を改善するためのガイドラインを提供する。 興味深い結論は、gcnnとgatsが統合されていることだ。 特に,GATは特徴から学習したグラフ上のGCNNであることを示す。 この特殊化は差別力を改善するための別の注意機構を開発するための扉を開く。

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