論文の概要: Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05189v2
• Date: Mon, 29 Jun 2020 08:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:48:43.387155
• Title: Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data
• Title（参考訳）: グラフ構造化データのための畳み込みカーネルネットワーク
• Authors: Dexiong Chen, Laurent Jacob, Julien Mairal
• Abstract要約: 我々は,多層グラフカーネルのファミリーを導入し,グラフ畳み込みニューラルネットワークとカーネルメソッドの新たなリンクを確立する。 提案手法は,グラフをカーネル特徴写像の列として表現することにより,畳み込みカーネルネットワークをグラフ構造データに一般化する。 我々のモデルは、大規模データに対してエンドツーエンドでトレーニングすることもでき、新しいタイプのグラフ畳み込みニューラルネットワークをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.13712126432493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a family of multilayer graph kernels and establish new links between graph convolutional neural networks and kernel methods. Our approach generalizes convolutional kernel networks to graph-structured data, by representing graphs as a sequence of kernel feature maps, where each node carries information about local graph substructures. On the one hand, the kernel point of view offers an unsupervised, expressive, and easy-to-regularize data representation, which is useful when limited samples are available. On the other hand, our model can also be trained end-to-end on large-scale data, leading to new types of graph convolutional neural networks. We show that our method achieves competitive performance on several graph classification benchmarks, while offering simple model interpretation. Our code is freely available at https://github.com/claying/GCKN.
• Abstract（参考訳）: 我々は,多層グラフカーネルのファミリーを導入し,グラフ畳み込みニューラルネットワークとカーネルメソッドの新たなリンクを確立する。 提案手法は,各ノードが局所グラフ部分構造に関する情報を格納するカーネル特徴写像の列としてグラフを表現することにより,畳み込みカーネルネットワークをグラフ構造データに一般化する。 一方、カーネル・ポイント・オブ・ビューは教師なし、表現力があり、データ表現が簡単で、限られたサンプルが利用できる場合に便利である。 一方、我々のモデルは大規模データに対してエンドツーエンドでトレーニングすることもでき、新しいタイプのグラフ畳み込みニューラルネットワークをもたらす。 本手法は,単純なモデル解釈を提供しながら,複数のグラフ分類ベンチマークで競合性能が得られることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/claying/GCKN.comで無料で利用可能です。

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