論文の概要: SimPool: Towards Topology Based Graph Pooling with Structural Similarity Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02244v1
• Date: Wed, 3 Jun 2020 12:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 17:28:37.716024
• Title: SimPool: Towards Topology Based Graph Pooling with Structural Similarity Features
• Title（参考訳）: SimPool: 構造的類似機能を備えたトポロジベースのグラフポーリングを目指して
• Authors: Yaniv Shulman
• Abstract要約: 本稿では,2つの主要な寄与について提案する。1つ目は,隣接行列に基づく構造的類似性を計算した差分モジュールである。 2つ目の主な貢献は、これらの機能をDiffPool arXiv:1806.08804の再検討されたプール層と統合し、SimPoolと呼ばれるプーリング層を提案することである。 実験の結果、エンドツーエンドのグラフニューラルネットワークアーキテクチャの一部として、SimPoolは、より局所性に近いノードクラスタ割り当てを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods for graphs have seen rapid progress in recent years with much focus awarded to generalising Convolutional Neural Networks (CNN) to graph data. CNNs are typically realised by alternating convolutional and pooling layers where the pooling layers subsample the grid and exchange spatial or temporal resolution for increased feature dimensionality. Whereas the generalised convolution operator for graphs has been studied extensively and proven useful, hierarchical coarsening of graphs is still challenging since nodes in graphs have no spatial locality and no natural order. This paper proposes two main contributions, the first is a differential module calculating structural similarity features based on the adjacency matrix. These structural similarity features may be used with various algorithms however in this paper the focus and the second main contribution is on integrating these features with a revisited pooling layer DiffPool arXiv:1806.08804 to propose a pooling layer referred to as SimPool. This is achieved by linking the concept of network reduction by means of structural similarity in graphs with the concept of hierarchical localised pooling. Experimental results demonstrate that as part of an end-to-end Graph Neural Network architecture SimPool calculates node cluster assignments that functionally resemble more to the locality preserving pooling operations used by CNNs that operate on local receptive fields in the standard grid. Furthermore the experimental results demonstrate that these features are useful in inductive graph classification tasks with no increase to the number of parameters.
• Abstract（参考訳）: グラフのディープラーニング手法は近年急速に進歩しており、グラフデータへの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般化に重点を置いている。 CNNは通常、プール層がグリッドをサブサンプリングし、空間的あるいは時間的解像度を交換して特徴次元を増大させるような畳み込み層とプール層の交互に実現される。 グラフの一般化畳み込み演算子は広く研究され、有用であることが証明されているが、グラフのノードが空間的局所性と自然な順序を持たないため、グラフの階層的粗さは依然として困難である。 本稿では,2つの主要な貢献について述べる。1つは,隣接行列に基づく構造的類似性特徴を計算する微分モジュールである。 これらの構造的類似性機能は様々なアルゴリズムで利用することができるが、本論文ではこれらの特徴をDiffPool arXiv:1806.08804で再検討し、SimPoolと呼ばれるプーリング層を提案することに重点を置いている。 これは、グラフの構造的類似性によってネットワーク還元の概念と階層的局所プールの概念を結びつけることで達成される。 実験の結果、エンドツーエンドのグラフニューラルネットワークアーキテクチャの一部として、simpoolは、標準グリッドの局所受容フィールドで動作するcnnで使用されるプール操作を、より機能的にローカルに類似したノードクラスタ割り当てを計算する。 さらに,これらの特徴は,パラメータ数の増加を伴わない帰納的グラフ分類タスクにおいて有用であることを示す。

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