論文の概要: Auto-decoding Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02879v1
• Date: Thu, 4 Jun 2020 14:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 09:24:25.526211
• Title: Auto-decoding Graphs
• Title（参考訳）: 自動デコードグラフ
• Authors: Sohil Atul Shah and Vladlen Koltun
• Abstract要約: 生成モデルは、潜在コードからグラフを合成することを学ぶ自動デコーダである。 グラフは、おそらく接続パターンを特定するためにトレーニングされた自己アテンションモジュールを使用して合成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach to synthesizing new graph structures from empirically specified distributions. The generative model is an auto-decoder that learns to synthesize graphs from latent codes. The graph synthesis model is learned jointly with an empirical distribution over the latent codes. Graphs are synthesized using self-attention modules that are trained to identify likely connectivity patterns. Graph-based normalizing flows are used to sample latent codes from the distribution learned by the auto-decoder. The resulting model combines accuracy and scalability. On benchmark datasets of large graphs, the presented model outperforms the state of the art by a factor of 1.5 in mean accuracy and average rank across at least three different graph statistics, with a 2x speedup during inference.
• Abstract（参考訳）: 実験によって特定された分布から新しいグラフ構造を合成する手法を提案する。 生成モデルは、潜在コードからグラフを合成することを学ぶ自動デコーダである。 グラフ合成モデルは、潜在符号上の経験的分布と共同で学習される。 グラフは、おそらく接続パターンを特定するためにトレーニングされた自己注意モジュールを使用して合成される。 グラフベースの正規化フローは、オートデコーダが学習した分布から潜時コードのサンプリングに使用される。 結果として得られたモデルは、精度とスケーラビリティを組み合わせる。 大規模グラフのベンチマークデータセットでは、提示されたモデルは、少なくとも3つの異なるグラフ統計で平均精度と平均ランクで1.5倍の精度でアートの状態を上回り、推論中に2倍のスピードアップを行う。

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