論文の概要: Edge-based sequential graph generation with recurrent neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00102v1
- Date: Fri, 31 Jan 2020 23:44:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 05:54:31.469559
- Title: Edge-based sequential graph generation with recurrent neural networks
- Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いたエッジベースシーケンシャルグラフ生成
- Authors: Davide Bacciu, Alessio Micheli, Marco Podda
- Abstract要約: 本稿では,グラフの生成過程をノードオーダ処理に依存するシーケンシャルにキャストすることを提案する。
このシーケンシャルなプロセスを用いて、グラフのエッジを予測する2つの繰り返しニューラルネットワークからなる新しい生成モデルを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.258861822241272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph generation with Machine Learning is an open problem with applications
in various research fields. In this work, we propose to cast the generative
process of a graph into a sequential one, relying on a node ordering procedure.
We use this sequential process to design a novel generative model composed of
two recurrent neural networks that learn to predict the edges of graphs: the
first network generates one endpoint of each edge, while the second network
generates the other endpoint conditioned on the state of the first. We test our
approach extensively on five different datasets, comparing with two well-known
baselines coming from graph literature, and two recurrent approaches, one of
which holds state of the art performances. Evaluation is conducted considering
quantitative and qualitative characteristics of the generated samples. Results
show that our approach is able to yield novel, and unique graphs originating
from very different distributions, while retaining structural properties very
similar to those in the training sample. Under the proposed evaluation
framework, our approach is able to reach performances comparable to the current
state of the art on the graph generation task.
- Abstract（参考訳）: 機械学習によるグラフ生成は、様々な研究分野で応用されるオープン問題である。
そこで本研究では,ノード順序付け手順に依拠して,グラフ生成プロセスを逐次処理にキャストする手法を提案する。
このシーケンシャルなプロセスを用いて、2つのリカレントニューラルネットワークからなる新しい生成モデルを設計し、グラフのエッジを予測し、第1のネットワークは各エッジの1つのエンドポイントを生成し、第2のネットワークは第1の状態に条件付けられた他のエンドポイントを生成する。
我々は5つの異なるデータセットに対して、グラフ文献から得られる2つのよく知られたベースラインと、2つの反復的なアプローチを比較した。
生成した試料の定量的および定性的特性を考慮した評価を行った。
結果から,本手法は,学習サンプルと非常によく似た構造を保ちながら,非常に異なる分布から生じる特異なグラフが得られることが示された。
提案した評価フレームワークにより,提案手法は,グラフ生成タスクにおける最先端技術に匹敵する性能を実現することができる。
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