論文の概要: Customized Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12386v2
• Date: Tue, 14 Dec 2021 06:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:42:02.767880
• Title: Customized Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: カスタマイズされたグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yiqi Wang, Yao Ma, Wei Jin, Chaozhuo Li, Charu Aggarwal, Jiliang Tang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ分類のタスクを大幅に進歩させた。 本稿では,新たにカスタマイズされたグラフニューラルネットワークフレームワークであるCustomized-GNNを提案する。 提案するフレームワークは非常に一般的なもので,既存のグラフニューラルネットワークモデルにも適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.30640892828196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Graph Neural Networks (GNNs) have greatly advanced the task of graph classification. Typically, we first build a unified GNN model with graphs in a given training set and then use this unified model to predict labels of all the unseen graphs in the test set. However, graphs in the same dataset often have dramatically distinct structures, which indicates that a unified model may be sub-optimal given an individual graph. Therefore, in this paper, we aim to develop customized graph neural networks for graph classification. Specifically, we propose a novel customized graph neural network framework, i.e., Customized-GNN. Given a graph sample, Customized-GNN can generate a sample-specific model for this graph based on its structure. Meanwhile, the proposed framework is very general that can be applied to numerous existing graph neural network models. Comprehensive experiments on various graph classification benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワーク (GNN) はグラフ分類のタスクを大幅に進めている。 典型的には、まず与えられたトレーニングセットにグラフを持つ統一GNNモデルを構築し、次にこの統一モデルを使用してテストセット内のすべての未確認グラフのラベルを予測する。 しかし、同じデータセット内のグラフは、しばしば劇的に異なる構造を持ち、個々のグラフに対して統一モデルが最適でない可能性があることを示している。 そこで本稿では,グラフ分類のためのカスタマイズされたグラフニューラルネットワークを提案する。 具体的には,新たにカスタマイズされたグラフニューラルネットワークフレームワークであるCustomized-GNNを提案する。 グラフサンプルが与えられた場合、Customized-GNNはその構造に基づいてサンプル固有のモデルを生成することができる。 一方、提案するフレームワークは非常に一般的なもので、既存のグラフニューラルネットワークモデルにも適用可能である。 各種グラフ分類ベンチマークの総合的な実験により,提案手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• GraphGLOW: Universal and Generalizable Structure Learning for Graph Neural Networks [72.01829954658889]
  本稿では,この新たな問題設定の数学的定義を紹介する。 一つのグラフ共有構造学習者と複数のグラフ固有GNNを協調する一般的なフレームワークを考案する。 十分に訓練された構造学習者は、微調整なしで、目に見えない対象グラフの適応的な構造を直接生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T03:33:22Z)
• Graph Generative Model for Benchmarking Graph Neural Networks [73.11514658000547]
  本稿では,プライバシ制御により実世界のグラフの分布を学習し,再現する新しいグラフ生成モデルを提案する。 我々のモデルは、GNNモデルのベンチマークに効果的に使用できる大規模な実世界のグラフの、プライバシ制御された合成代用をうまく生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T06:42:02Z)
• Neural Graph Matching for Pre-training Graph Neural Networks [72.32801428070749]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのモデリングにおいて強力な能力を示している。 GMPTと呼ばれる新しいグラフマッチングベースのGNN事前学習フレームワークを提案する。 提案手法は,完全自己指導型プレトレーニングと粗粒型プレトレーニングに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T09:53:53Z)
• Neighborhood Random Walk Graph Sampling for Regularized Bayesian Graph Convolutional Neural Networks [0.6236890292833384]
  本稿では,近隣ランダムウォークサンプリング(BGCN-NRWS)を用いたベイジアングラフ畳み込みネットワーク(Bayesian Graph Convolutional Network)を提案する。 BGCN-NRWSは、グラフ構造を利用したマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)に基づくグラフサンプリングアルゴリズムを使用し、変分推論層を用いてオーバーフィッティングを低減し、半教師付きノード分類における最先端と比較して一貫して競合する分類結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T20:58:27Z)
• IV-GNN : Interval Valued Data Handling Using Graph Neural Network [12.651341660194534]
  Graph Neural Network(GNN)は、グラフ上で標準的な機械学習を実行する強力なツールである。 本稿では,新しいGNNモデルであるInterval-ValuedGraph Neural Networkを提案する。 我々のモデルは、任意の可算集合は常に可算集合 $Rn$ の部分集合であるので、既存のモデルよりもはるかに一般である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T15:37:09Z)
• Meta-Inductive Node Classification across Graphs [6.0471030308057285]
  MI-GNNと呼ばれる新しいメタインダクタティブフレームワークを提案し、各グラフにインダクタティブモデルをカスタマイズする。 MI-GNNは誘導モデルを直接学習するものではなく、新しいグラフ上の半監視ノード分類のためのモデルをトレーニングする方法に関する一般的な知識を学ぶ。 5つの実世界のグラフコレクションに関する広範な実験により,提案モデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T09:16:28Z)
• GraphSVX: Shapley Value Explanations for Graph Neural Networks [81.83769974301995]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幾何データに基づく様々な学習タスクにおいて大きな性能を発揮する。 本稿では,既存のGNN解説者の多くが満足する統一フレームワークを提案する。 GNN用に特別に設計されたポストホックローカルモデル非依存説明法であるGraphSVXを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T10:40:37Z)
• A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising [49.980783124401555]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの学習表現において顕著に普及している。 本研究では,代表的GNNモデル群における集約過程を,グラフ記述問題の解法とみなすことができることを数学的に確立する。 UGNNから派生した新しいGNNモデルADA-UGNNをインスタンス化し、ノード間の適応的滑らかさでグラフを処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T04:57:18Z)
• XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks [113.51160387804484]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣の情報を集約して組み合わせることでノードの特徴を学習する。 GNNはブラックボックスとして扱われ、人間の知的な説明が欠けている。 我々はモデルレベルでGNNを解釈する新しい手法 XGNN を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T23:52:43Z)

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。