論文の概要: Graph Highway Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04635v1
• Date: Thu, 9 Apr 2020 16:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 02:10:26.851397
• Title: Graph Highway Networks
• Title（参考訳）: グラフハイウェイネットワーク
• Authors: Xin Xin, Alexandros Karatzoglou, Ioannis Arapakis, Joemon M.Jose
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ表現の有効性と効率性から、グラフ表現の学習に広く利用されている。 彼らは、多くの層が積み重ねられたとき、学習された表現が類似したベクトルに収束するという悪名高い過度に滑らかな問題に悩まされる。 本稿では,GCN学習プロセスにおける均一性と不均一性との間のトレードオフのバランスをとるため,ゲーティングユニットを利用したグラフハイウェイネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.38665506495553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolution Networks (GCN) are widely used in learning graph representations due to their effectiveness and efficiency. However, they suffer from the notorious over-smoothing problem, in which the learned representations of densely connected nodes converge to alike vectors when many (>3) graph convolutional layers are stacked. In this paper, we argue that there-normalization trick used in GCN leads to overly homogeneous information propagation, which is the source of over-smoothing. To address this problem, we propose Graph Highway Networks(GHNet) which utilize gating units to automatically balance the trade-off between homogeneity and heterogeneity in the GCN learning process. The gating units serve as direct highways to maintain heterogeneous information from the node itself after feature propagation. This design enables GHNet to achieve much larger receptive fields per node without over-smoothing and thus access to more of the graph connectivity information. Experimental results on benchmark datasets demonstrate the superior performance of GHNet over GCN and related models.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はグラフ表現の有効性と効率性から広く用いられている。 しかし、多くの(>3)グラフ畳み込み層が積み重ねられたときに、密結合されたノードの学習された表現が類似のベクトルに収束する、悪名高い過剰スムーシング問題に苦しむ。 本稿では,GCNにおける正規化手法が,過度に均質な情報伝達をもたらすことを論じる。 本稿では,GCN学習プロセスにおける均一性と不均一性との間のトレードオフを自動的にバランスさせるため,ゲーティングユニットを用いたグラフハイウェイネットワーク(GHNet)を提案する。 ゲーティングユニットは、特徴伝播後にノード自身から異種情報を維持するための直接ハイウェイとして機能する。 この設計により、GHNetはオーバースムーシングなしでノード毎の受信フィールドをはるかに大きくすることができ、グラフ接続情報にアクセスできるようになる。 ベンチマークデータセットの実験結果は、GCNおよび関連するモデルよりもGHNetの方が優れた性能を示す。

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