論文の概要: Out-of-Sample Representation Learning for Multi-Relational Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13230v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 16:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 21:49:11.438858
• Title: Out-of-Sample Representation Learning for Multi-Relational Graphs
• Title（参考訳）: マルチリレーショナルグラフのためのサンプル外表現学習
• Authors: Marjan Albooyeh, Rishab Goel, Seyed Mehran Kazemi
• Abstract要約: 非分散知識グラフに対するアウトオブサンプル表現学習問題について検討する。 このタスクのためのベンチマークデータセットを作成し、いくつかのモデルとベースラインを開発し、提案したモデルとベースラインの実証分析と比較を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.956321788625894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important problems can be formulated as reasoning in knowledge graphs. Representation learning has proved extremely effective for transductive reasoning, in which one needs to make new predictions for already observed entities. This is true for both attributed graphs(where each entity has an initial feature vector) and non-attributed graphs (where the only initial information derives from known relations with other entities). For out-of-sample reasoning, where one needs to make predictions for entities that were unseen at training time, much prior work considers attributed graph. However, this problem is surprisingly under-explored for non-attributed graphs. In this paper, we study the out-of-sample representation learning problem for non-attributed knowledge graphs, create benchmark datasets for this task, develop several models and baselines, and provide empirical analyses and comparisons of the proposed models and baselines.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要な問題は知識グラフの推論として定式化できる。 表現学習はトランスダクティブ推論において極めて効果的であることが証明されており、すでに観察されている実体に対する新しい予測を行う必要がある。 これは、(各エンティティが初期特徴ベクトルを持つ)帰属グラフと(他のエンティティとの既知の関係から唯一の初期情報を引き出す)非帰属グラフの両方に当てはまる。 トレーニング時に見つからないエンティティの予測を行う必要がある、サンプル外推論では、以前の作業は属性付きグラフを考慮する。 しかし、この問題は非帰属グラフに対して驚くほど未解決である。 本稿では,非帰属ナレッジグラフのサンプル表現学習問題を調査し,このタスクのためのベンチマークデータセットを作成し,いくつかのモデルとベースラインを開発し,提案するモデルとベースラインの実証的分析と比較を行う。

関連論文リスト

• Does Graph Prompt Work? A Data Operation Perspective with Theoretical Analysis [7.309233340654514]
  本稿では,データ操作の観点からグラフのプロンプトを厳密に解析する理論的枠組みを提案する。 グラフ変換演算子に近似する能力を示す形式的保証定理を提供する。 グラフプロンプトによってこれらのデータ操作の誤差の上限を導出し、この議論をグラフのバッチに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:07:13Z)
• Towards Graph Prompt Learning: A Survey and Beyond [38.55555996765227]
  大規模"事前訓練と迅速な学習"パラダイムは、顕著な適応性を示している。 この調査は、この分野における100以上の関連する研究を分類し、一般的な設計原則と最新の応用を要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T06:36:42Z)
• State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
  グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。 グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。 ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:15:49Z)
• Robust Causal Graph Representation Learning against Confounding Effects [21.380907101361643]
  本稿では,ロバスト因果グラフ表現学習(RCGRL)を提案する。 RCGRLは、無条件のモーメント制約の下でインストゥルメンタル変数を生成するアクティブなアプローチを導入し、グラフ表現学習モデルにより、共同設立者を排除している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T01:31:25Z)
• Learning node embeddings via summary graphs: a brief theoretical analysis [55.25628709267215]
  グラフ表現学習は多くのグラフマイニングアプリケーションにおいて重要な役割を果たすが、大規模なグラフの埋め込みを学習することは依然として問題である。 最近の研究は、グラフの要約(つまり、より小さな要約グラフへの埋め込みを学習し、元のグラフのノード埋め込みを復元することでスケーラビリティを向上させる。 本稿では,導入したカーネル行列に基づく3つの特定の埋め込み学習手法について,詳細な理論的解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T04:09:50Z)
• Graph Self-supervised Learning with Accurate Discrepancy Learning [64.69095775258164]
  離散性に基づく自己監督型LeArning(D-SLA)と呼ばれる原図と摂動グラフの正確な相違を学習することを目的としたフレームワークを提案する。 本稿では,分子特性予測,タンパク質機能予測,リンク予測タスクなど,グラフ関連下流タスクにおける本手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T08:04:59Z)
• Graph Collaborative Reasoning [18.45161138837384]
  グラフ協調推論(GCR)は、論理的推論の観点からグラフ上の関係推論に隣接リンク情報を使用することができる。 そこで我々は,グラフ構造を論理式に変換する簡単な手法を提案し,リンク予測タスクをニューラルネットワーク推論問題に変換する。 本研究の有効性を示すため,一般的なベンチマークデータセットに基づくリンク予測やレコメンデーションなどのグラフ関連タスクの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T14:27:58Z)
• Unbiased Graph Embedding with Biased Graph Observations [52.82841737832561]
  基礎となるバイアスのないグラフから学習することで、バイアスのない表現を得るための、原則化された新しい方法を提案する。 この新たな視点に基づいて、そのような基礎となるグラフを明らかにするための2つの補完的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T18:44:37Z)
• ExplaGraphs: An Explanation Graph Generation Task for Structured Commonsense Reasoning [65.15423587105472]
  スタンス予測のための説明グラフ生成の新しい生成および構造化コモンセンスリゾニングタスク(および関連するデータセット)を紹介します。 具体的には、信念と議論が与えられた場合、モデルは、議論が信念を支持しているかどうかを予測し、予測されたスタンスに対する非自明で完全で曖昧な説明として機能する常識強化グラフを生成する必要がある。 グラフの83%は、様々な構造と推論深度を持つ外部のコモンセンスノードを含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T17:51:36Z)
• Model-Agnostic Graph Regularization for Few-Shot Learning [60.64531995451357]
  グラフ組み込み数ショット学習に関する包括的な研究を紹介します。 本稿では,ラベル間のグラフ情報の組み込みによる影響をより深く理解できるグラフ正規化手法を提案する。 提案手法は,Mini-ImageNetで最大2%,ImageNet-FSで6.7%の性能向上を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-14T05:28:13Z)
• Non-Parametric Graph Learning for Bayesian Graph Neural Networks [35.88239188555398]
  グラフ隣接行列の後方分布を構築するための新しい非パラメトリックグラフモデルを提案する。 このモデルの利点を,ノード分類,リンク予測,レコメンデーションという3つの異なる問題設定で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T21:10:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。