Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Graph Edit Distance by Graph Neural Networks

論文の概要: Learning Graph Edit Distance by Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07641v1
Date: Mon, 17 Aug 2020 21:49:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-28 03:17:46.506783
Title: Learning Graph Edit Distance by Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるグラフ編集距離の学習
Authors: Pau Riba, Andreas Fischer, Josep Llad\'os and Alicia Forn\'es
Abstract要約: 本稿では,グラフ編集距離の従来の近似と深度学習の進歩を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。提案手法は,グラフ構造を捉えるためにメッセージパッシングニューラルネットワークを用いており,その情報を利用して距離計算を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.002973807612758
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The emergence of geometric deep learning as a novel framework to deal with graph-based representations has faded away traditional approaches in favor of completely new methodologies. In this paper, we propose a new framework able to combine the advances on deep metric learning with traditional approximations of the graph edit distance. Hence, we propose an efficient graph distance based on the novel field of geometric deep learning. Our method employs a message passing neural network to capture the graph structure, and thus, leveraging this information for its use on a distance computation. The performance of the proposed graph distance is validated on two different scenarios. On the one hand, in a graph retrieval of handwritten words~\ie~keyword spotting, showing its superior performance when compared with (approximate) graph edit distance benchmarks. On the other hand, demonstrating competitive results for graph similarity learning when compared with the current state-of-the-art on a recent benchmark dataset.
Abstract（参考訳）: グラフに基づく表現を扱う新しいフレームワークとしての幾何学的深層学習の出現は、全く新しい方法論を支持する従来のアプローチを消滅させてきた。本稿では,グラフ編集距離の従来の近似と深度学習の進歩を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。そこで,我々は幾何学的深層学習の新しい分野に基づく効率的なグラフ距離を提案する。提案手法は,グラフ構造を捉えるためにメッセージパッシングニューラルネットワークを用いており,その情報を利用して距離計算を行う。提案するグラフ距離の性能は2つの異なるシナリオで検証される。一方,手書き語~キーワードスポッティングのグラフ検索では,(近似)グラフ編集距離ベンチマークと比較して,優れた性能を示した。一方,グラフ類似性学習において,最近のベンチマークデータセットにおける現状と比較した場合の競合結果を示す。

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