論文の概要: MxPool: Multiplex Pooling for Hierarchical Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06846v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 01:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 02:56:57.916646
• Title: MxPool: Multiplex Pooling for Hierarchical Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: mxpool:階層グラフ表現学習のための多重化プール
• Authors: Yanyan Liang, Yanfeng Zhang, Dechao Gao, Qian Xu
• Abstract要約: 本稿では,複数のグラフ畳み込み/プールネットワークを同時に利用して,グラフ表現学習タスクの階層的学習構造を構築するMxPoolを提案する。 多数のグラフ分類ベンチマーク実験により、MxPoolは他の最先端グラフ表現学習法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.456657747472885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to utilize deep learning methods for graph classification tasks has attracted considerable research attention in the past few years. Regarding graph classification tasks, the graphs to be classified may have various graph sizes (i.e., different number of nodes and edges) and have various graph properties (e.g., average node degree, diameter, and clustering coefficient). The diverse property of graphs has imposed significant challenges on existing graph learning techniques since diverse graphs have different best-fit hyperparameters. It is difficult to learn graph features from a set of diverse graphs by a unified graph neural network. This motivates us to use a multiplex structure in a diverse way and utilize a priori properties of graphs to guide the learning. In this paper, we propose MxPool, which concurrently uses multiple graph convolution/pooling networks to build a hierarchical learning structure for graph representation learning tasks. Our experiments on numerous graph classification benchmarks show that our MxPool has superiority over other state-of-the-art graph representation learning methods.
• Abstract（参考訳）: グラフ分類タスクにディープラーニングの手法をどのように利用するかは、ここ数年でかなりの研究の注目を集めている。 グラフ分類タスクに関して、分類すべきグラフは、様々なグラフサイズ(例えば、異なるノード数とエッジ)を持ち、様々なグラフ特性(例えば、平均ノード次数、直径、クラスタリング係数)を持つ。 グラフの多様な性質は、グラフの最も適したハイパーパラメータが異なるため、既存のグラフ学習技術に重大な課題を課している。 統一グラフニューラルネットワークにより、多様なグラフの集合からグラフの特徴を学ぶことは困難である。 これにより、多元的構造を多様に利用し、グラフの優先度特性を利用して学習を導くことができる。 本稿では,複数のグラフ畳み込み/プールネットワークを用いて,グラフ表現学習タスクのための階層的学習構造を構築するmxpoolを提案する。 多数のグラフ分類ベンチマーク実験により、MxPoolは他の最先端グラフ表現学習法よりも優れていることが示された。

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