論文の概要: Self-supervised edge features for improved Graph Neural Network training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04777v1
- Date: Tue, 23 Jun 2020 20:18:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 22:42:40.493988
- Title: Self-supervised edge features for improved Graph Neural Network training
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークトレーニング改善のための自己教師付きエッジ機能
- Authors: Arijit Sehanobish, Neal G. Ravindra, David van Dijk
- Abstract要約: 我々は、自己教師付き学習と教師なし学習の組み合わせにより、任意のドメインに適用可能な新しいエッジ機能を作成するためのフレームワークを提案する。
本研究は, 単細胞RNAシークエンシングデータ, テキチンインビトロSARS-CoV-2感染, ヒトCOVID-19患者の3つの生物学的データセットについて検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.980876474818153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNN) have been extensively used to extract meaningful
representations from graph structured data and to perform predictive tasks such
as node classification and link prediction. In recent years, there has been a
lot of work incorporating edge features along with node features for prediction
tasks. One of the main difficulties in using edge features is that they are
often handcrafted, hard to get, specific to a particular domain, and may
contain redundant information. In this work, we present a framework for
creating new edge features, applicable to any domain, via a combination of
self-supervised and unsupervised learning. In addition to this, we use
Forman-Ricci curvature as an additional edge feature to encapsulate the local
geometry of the graph. We then encode our edge features via a Set Transformer
and combine them with node features extracted from popular GNN architectures
for node classification in an end-to-end training scheme. We validate our work
on three biological datasets comprising of single-cell RNA sequencing data of
neurological disease, \textit{in vitro} SARS-CoV-2 infection, and human
COVID-19 patients. We demonstrate that our method achieves better performance
on node classification tasks over baseline Graph Attention Network (GAT) and
Graph Convolutional Network (GCN) models. Furthermore, given the attention
mechanism on edge and node features, we are able to interpret the cell types
and genes that determine the course and severity of COVID-19, contributing to a
growing list of potential disease biomarkers and therapeutic targets.
- Abstract（参考訳）: 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から意味のある表現を抽出し、ノード分類やリンク予測などの予測タスクを実行するために広く利用されている。
近年、予測タスクのためのノード機能とともに、エッジ機能を取り込む作業が数多く行われている。
エッジ機能を使用する際の大きな問題の1つは、しばしば手作りで、取得が困難で、特定のドメインに特有であり、冗長な情報を含む可能性があることである。
本稿では,自己教師付き学習と教師なし学習の組み合わせによって,任意のドメインに適用可能な新たなエッジ機能を作成するためのフレームワークを提案する。
これに加えて、forman-ricci 曲率をグラフの局所幾何学をカプセル化する追加のエッジ特徴として用いる。
次に、Set Transformerを介してエッジ機能をエンコードし、それを人気のあるGNNアーキテクチャから抽出したノード特徴と組み合わせて、エンドツーエンドのトレーニングスキームでノード分類を行う。
神経疾患の単細胞RNAシークエンシングデータ, \textit{in vitro} SARS-CoV-2感染症, ヒトCOVID-19患者の3つの生物学的データセットについて検討した。
本手法は,ベースライングラフアテンションネットワーク (gat) およびグラフ畳み込みネットワーク (gcn) モデルよりもノード分類タスクの性能が向上することを示す。
さらに、エッジとノードの特徴に注意を向けるメカニズムを考えると、covid-19の経過と重症度を決定する細胞タイプと遺伝子を解釈することができ、潜在的な疾患バイオマーカーと治療目標の一覧に寄与する。
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