論文の概要: Pointer Graph Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06380v2
• Date: Sun, 18 Oct 2020 20:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:04:51.271423
• Title: Pointer Graph Networks
• Title（参考訳）: ポインタグラフネットワーク
• Authors: Petar Veli\v{c}kovi\'c, Lars Buesing, Matthew C. Overlan, Razvan Pascanu, Oriol Vinyals, Charles Blundell
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は通常、前もって知られていると仮定される静的グラフに適用される。 Pointer Graph Networks (PGNs) モデル一般化能力を改善するために、追加の推論エッジを備えた拡張セットまたはグラフ。 PGNは各ノードが別のノードを動的に指し、メッセージがこれらのポインタを渡ることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.44209547013781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are typically applied to static graphs that are assumed to be known upfront. This static input structure is often informed purely by insight of the machine learning practitioner, and might not be optimal for the actual task the GNN is solving. In absence of reliable domain expertise, one might resort to inferring the latent graph structure, which is often difficult due to the vast search space of possible graphs. Here we introduce Pointer Graph Networks (PGNs) which augment sets or graphs with additional inferred edges for improved model generalisation ability. PGNs allow each node to dynamically point to another node, followed by message passing over these pointers. The sparsity of this adaptable graph structure makes learning tractable while still being sufficiently expressive to simulate complex algorithms. Critically, the pointing mechanism is directly supervised to model long-term sequences of operations on classical data structures, incorporating useful structural inductive biases from theoretical computer science. Qualitatively, we demonstrate that PGNs can learn parallelisable variants of pointer-based data structures, namely disjoint set unions and link/cut trees. PGNs generalise out-of-distribution to 5x larger test inputs on dynamic graph connectivity tasks, outperforming unrestricted GNNs and Deep Sets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は通常、前もって知られていると仮定される静的グラフに適用される。 この静的入力構造は、マシンラーニング実践者の洞察によって純粋に通知されることが多く、GNNが解決している実際のタスクには最適ではないかもしれない。 信頼できる分野の専門知識がなければ、潜在グラフ構造を推測することに頼るかもしれない。 ここでは、モデル一般化能力を改善するために、追加の推論エッジを持つ集合やグラフを拡大するPointer Graph Networks(PGNs)を紹介する。 PGNは各ノードが別のノードを動的に指し、メッセージがこれらのポインタを渡ることを可能にする。 この適応可能なグラフ構造のスパース性は、複雑なアルゴリズムをシミュレートするのに十分な表現力を持ちながら、学習を扱いやすくする。 重要な点として、ポインティングメカニズムは、理論計算機科学から有用な構造的帰納バイアスを取り入れ、古典的なデータ構造上の操作の長期的シーケンスをモデル化するために直接監督される。 定量的に、PGNはポインタベースのデータ構造、すなわち不連結集合和とリンク/カット木を並列に学習できることを実証する。 pgnsは、動的グラフ接続タスクの5倍のテスト入力へのアウトオブディストリビューションを一般化し、制限のないgnnやディープセットよりも優れている。

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