論文の概要: Interferometric Graph Transform: a Deep Unsupervised Graph Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05722v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 08:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 04:29:56.036111
• Title: Interferometric Graph Transform: a Deep Unsupervised Graph Representation
• Title（参考訳）: 干渉グラフ変換:深部教師なしグラフ表現
• Authors: Edouard Oyallon (MLIA)
• Abstract要約: Interferometric Graph Transform (IGT)は、グラフ表現を構築するための深層無教師グラフ畳み込みニューラルネットワークの新しいクラスである。 我々の学習表現は差別的特徴と不変特徴の両方から成り立っていることを示す。
• 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: We propose the Interferometric Graph Transform (IGT), which is a new class of deep unsupervised graph convolutional neural network for building graph representations. Our first contribution is to propose a generic, complex-valued spectral graph architecture obtained from a generalization of the Euclidean Fourier transform. We show that our learned representation consists of both discriminative and invariant features, thanks to a novel greedy concave objective. From our experiments, we conclude that our learning procedure exploits the topology of the spectral domain, which is normally a flaw of spectral methods, and in particular our method can recover an analytic operator for vision tasks. We test our algorithm on various and challenging tasks such as image classification (MNIST, CIFAR-10), community detection (Authorship, Facebook graph) and action recognition from 3D skeletons videos (SBU, NTU), exhibiting a new state-of-the-art in spectral graph unsupervised settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ表現を構築するための深い教師なしグラフ畳み込みニューラルネットワークのクラスであるinterferometric graph transform (igt)を提案する。 最初のコントリビューションは、ユークリッドフーリエ変換の一般化から得られる一般化された複素数値スペクトルグラフアーキテクチャを提案することである。 我々の学習した表現は、新しい欲望のあるコンケーブの目的により、判別的特徴と不変特徴の両方から成り立っている。 実験の結果,本手法はスペクトル領域のトポロジを利用しており,これは通常スペクトル手法の欠陥であり,特に視覚タスクの解析演算子を復元する手法であることがわかった。 我々は,画像分類 (MNIST, CIFAR-10), コミュニティ検出 (認証, Facebook グラフ), 3Dスケルトンビデオ (SBU, NTU) からの行動認識 (SBU, NTU) などの課題に対して,スペクトルグラフの教師なし設定において,新たな最先端性を示すアルゴリズムを検証した。

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