論文の概要: Label-Consistency based Graph Neural Networks for Semi-supervised Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13435v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 11:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:10:28.852669
• Title: Label-Consistency based Graph Neural Networks for Semi-supervised Node Classification
• Title（参考訳）: ラベル一貫性に基づく半教師付きノード分類のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Bingbing Xu, Junjie Huang, Liang Hou, Huawei Shen, Jinhua Gao, Xueqi Cheng
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフに基づく半教師付きノード分類において顕著な成功を収めている。 本稿では,GNNにおけるノードの受容領域を拡大するために,ノードペアが接続されていないが同一のラベルを持つラベル一貫性に基づくグラフニューラルネットワーク(LC-GNN)を提案する。 ベンチマークデータセットの実験では、LC-GNNはグラフベースの半教師付きノード分類において従来のGNNよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.753422069515366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) achieve remarkable success in graph-based semi-supervised node classification, leveraging the information from neighboring nodes to improve the representation learning of target node. The success of GNNs at node classification depends on the assumption that connected nodes tend to have the same label. However, such an assumption does not always work, limiting the performance of GNNs at node classification. In this paper, we propose label-consistency based graph neural network(LC-GNN), leveraging node pairs unconnected but with the same labels to enlarge the receptive field of nodes in GNNs. Experiments on benchmark datasets demonstrate the proposed LC-GNN outperforms traditional GNNs in graph-based semi-supervised node classification.We further show the superiority of LC-GNN in sparse scenarios with only a handful of labeled nodes.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフベースの半教師付きノード分類において顕著な成功を収め、近隣ノードの情報を活用してターゲットノードの表現学習を改善する。 ノード分類におけるGNNの成功は、接続ノードが同じラベルを持つ傾向があるという仮定に依存する。 しかし、そのような仮定は必ずしも機能せず、ノード分類におけるGNNの性能を制限している。 本稿では,GNNにおけるノードの受容領域を拡大するために,ノードペアが接続されていないが同一のラベルを持つラベル一貫性に基づくグラフニューラルネットワーク(LC-GNN)を提案する。 ベンチマークデータセットの実験では、LC-GNNはグラフベースの半教師付きノード分類において従来のGNNよりも優れており、少数のラベル付きノードしか持たないスパースシナリオにおけるLC-GNNの優位性を示す。

関連論文リスト

• Classifying Nodes in Graphs without GNNs [50.311528896010785]
  本稿では,完全GNNフリーなノード分類手法を提案する。 本手法は, 滑らかさ制約, 擬似ラベル反復, 近傍ラベルヒストグラムの3つの主要成分からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:59:30Z)
• GNNEvaluator: Evaluating GNN Performance On Unseen Graphs Without Labels [81.93520935479984]
  本稿では,ラベル付きおよび観測されたグラフに基づいて学習した特定のGNNモデルの性能を評価することを目的とした,新しい問題であるGNNモデル評価について検討する。 本稿では,(1) DiscGraph セット構築と(2) GNNEvaluator トレーニングと推論を含む2段階の GNN モデル評価フレームワークを提案する。 DiscGraphセットからの効果的なトレーニング監督の下で、GNNEvaluatorは、評価対象であるGNNモデルのノード分類精度を正確に推定することを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T05:51:59Z)
• Geodesic Graph Neural Network for Efficient Graph Representation Learning [34.047527874184134]
  我々はGeodesic GNN(GDGNN)と呼ばれる効率的なGNNフレームワークを提案する。 ラベル付けなしでノード間の条件付き関係をモデルに注入する。 ジオデシック表現を前提としたGDGNNは、通常のGNNよりもはるかにリッチな構造情報を持つノード、リンク、グラフ表現を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T02:02:35Z)
• GraFN: Semi-Supervised Node Classification on Graph with Few Labels via Non-Parametric Distribution Assignment [5.879936787990759]
  本研究では,グラフの半教師付き手法であるGraFNを提案し,同一クラスに属するノードをグループ化する。 GraFNはグラフ全体からラベル付きノードとアンカーノードからランダムにノードをサンプリングする。 実世界のグラフ上のノード分類において,GraFNが半教師付き手法と自己教師型手法のどちらよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T08:22:30Z)
• A Variational Edge Partition Model for Supervised Graph Representation Learning [51.30365677476971]
  本稿では,重なり合うノード群間の相互作用を集約することで,観測されたエッジがどのように生成されるかをモデル化するグラフ生成プロセスを提案する。 それぞれのエッジを複数のコミュニティ固有の重み付きエッジの和に分割し、コミュニティ固有のGNNを定義する。 エッジを異なるコミュニティに分割するGNNベースの推論ネットワーク,これらのコミュニティ固有のGNN,およびコミュニティ固有のGNNを最終分類タスクに組み合わせたGNNベースの予測器を共同で学習するために,変分推論フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T14:37:50Z)
• Identity-aware Graph Neural Networks [63.6952975763946]
  グラフニューラルネットワーク(ID-GNN)を1-WLテストよりも表現力の高いメッセージクラスを開発しています。 ID-GNNは、メッセージパッシング中にノードのIDを誘導的に考慮することにより、既存のGNNアーキテクチャを拡張します。 既存のGNNをID-GNNに変換すると、挑戦ノード、エッジ、グラフプロパティ予測タスクの平均40%の精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T18:59:01Z)
• A Collective Learning Framework to Boost GNN Expressiveness [25.394456460032625]
  教師付きおよび半教師付き設定におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた帰納ノード分類の課題を考察する。 本稿では,既存のGNNの表現力を高めるための一般集団学習手法を提案する。 実世界の5つのネットワークデータセットの性能評価を行い、ノード分類精度が一貫した顕著な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T22:07:28Z)
• Self-Enhanced GNN: Improving Graph Neural Networks Using Model Outputs [20.197085398581397]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、グラフベースのタスクにおける優れたパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。 本稿では,既存のGNNモデルの出力を用いて,入力データの品質を向上させる自己強化型GNN(SEG)を提案する。 SEGは、GCN、GAT、SGCといったよく知られたGNNモデルのさまざまなデータセットのパフォーマンスを一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T12:27:16Z)
• Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。 本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。 このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:43:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。