論文の概要: MathNet: Haar-Like Wavelet Multiresolution-Analysis for Graph Representation and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11202v2
• Date: Mon, 25 Jan 2021 04:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:13:13.631073
• Title: MathNet: Haar-Like Wavelet Multiresolution-Analysis for Graph Representation and Learning
• Title（参考訳）: MathNet: グラフ表現と学習のためのHaar-like Wavelet Multi resolution-Analysis
• Authors: Xuebin Zheng, Bingxin Zhou, Ming Li, Yu Guang Wang, Junbin Gao
• Abstract要約: 本稿では,マルチレゾリューション・ハール型ウェーブレット(MathNet)を用いたグラフニューラルネットワークのためのフレームワークを提案する。 提案したMathNetは、特にデータセットにおいて、既存のGNNモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.42901131602713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have recently caught great attention and achieved significant progress in graph-level applications. In this paper, we propose a framework for graph neural networks with multiresolution Haar-like wavelets, or MathNet, with interrelated convolution and pooling strategies. The underlying method takes graphs in different structures as input and assembles consistent graph representations for readout layers, which then accomplishes label prediction. To achieve this, the multiresolution graph representations are first constructed and fed into graph convolutional layers for processing. The hierarchical graph pooling layers are then involved to downsample graph resolution while simultaneously remove redundancy within graph signals. The whole workflow could be formed with a multi-level graph analysis, which not only helps embed the intrinsic topological information of each graph into the GNN, but also supports fast computation of forward and adjoint graph transforms. We show by extensive experiments that the proposed framework obtains notable accuracy gains on graph classification and regression tasks with performance stability. The proposed MathNet outperforms various existing GNN models, especially on big data sets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近大きな注目を集め、グラフレベルのアプリケーションで大きな進歩を遂げた。 本稿では,マルチレゾリューションHaarに似たウェーブレット(MathNet)を用いたグラフニューラルネットワークのためのフレームワークを提案する。 基礎となる方法は、入力として異なる構造のグラフを取り込み、読み出し層の一貫性のあるグラフ表現を組み立て、ラベル予測を行う。 これを実現するために、マルチレゾリューショングラフ表現をまず構築し、グラフ畳み込み層に入力して処理する。 階層的なグラフプーリング層は、グラフ信号内の冗長性を同時に取り除きながら、グラフ分解をダウンサンプルする。 ワークフロー全体は、多レベルグラフ分析で形成することができ、各グラフの固有のトポロジー情報をgnnに埋め込むのに役立つだけでなく、フォワードおよび随伴グラフ変換の高速計算もサポートする。 提案手法は,グラフ分類や回帰作業において,性能の安定度で顕著な精度向上が得られることを示す。 提案したMathNetは、特にデータセットにおいて、既存のGNNモデルよりも優れている。

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