論文の概要: Architectural Implications of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00804v2
• Date: Fri, 24 Dec 2021 14:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 20:04:00.137107
• Title: Architectural Implications of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのアーキテクチャ的意味
• Authors: Zhihui Zhang, Jingwen Leng, Lingxiao Ma, Youshan Miao, Chao Li, Minyi Guo
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を操作するディープラーニングモデルの新たなラインである。 GNNは、多層パーセプトロンや畳み込みニューラルネットワークなど、システムやアーキテクチャのコミュニティでは理解されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.01480604968118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNN) represent an emerging line of deep learning models that operate on graph structures. It is becoming more and more popular due to its high accuracy achieved in many graph-related tasks. However, GNN is not as well understood in the system and architecture community as its counterparts such as multi-layer perceptrons and convolutional neural networks. This work tries to introduce the GNN to our community. In contrast to prior work that only presents characterizations of GCNs, our work covers a large portion of the varieties for GNN workloads based on a general GNN description framework. By constructing the models on top of two widely-used libraries, we characterize the GNN computation at inference stage concerning general-purpose and application-specific architectures and hope our work can foster more system and architecture research for GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を操作するディープラーニングモデルの新たなラインである。 多くのグラフ関連のタスクで高い精度を達成しているため、ますます人気が高まっている。 しかしながら、GNNはシステムやアーキテクチャのコミュニティにおいて、多層パーセプトロンや畳み込みニューラルネットワークのようなそれと同等のものほどよく理解されていない。 この作業は、コミュニティにGNNを導入しようとします。 GCNの特性のみを示す以前の作業とは対照的に、一般的なGNN記述フレームワークに基づいて、GNNワークロードの品種の大部分をカバーしています。 2つの広く使われているライブラリの上にモデルを構築することで、汎用およびアプリケーション固有のアーキテクチャに関する推論ステージでのgnn計算を特徴付け、gnnのシステムおよびアーキテクチャ研究をさらに促進できることを期待します。

関連論文リスト

• Information Flow in Graph Neural Networks: A Clinical Triage Use Case [49.86931948849343]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、マルチモーダルグラフとマルチリレーショナルグラフを処理する能力によって、医療やその他の領域で人気を集めている。 GNNにおける埋め込み情報のフローが知識グラフ(KG)におけるリンクの予測に与える影響について検討する。 以上の結果から,ドメイン知識をGNN接続に組み込むことで,KGと同じ接続を使用する場合や,制約のない埋め込み伝搬を行う場合よりも優れた性能が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T09:18:12Z)
• The Evolution of Distributed Systems for Graph Neural Networks and their Origin in Graph Processing and Deep Learning: A Survey [17.746899445454048]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、新たな研究分野である。 GNNはレコメンデーションシステム、コンピュータビジョン、自然言語処理、生物学、化学など様々な分野に適用できる。 我々は,大規模GNNソリューションの重要な手法と手法を要約し,分類することで,このギャップを埋めることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T09:22:33Z)
• Characterizing the Efficiency of Graph Neural Network Frameworks with a Magnifying Glass [10.839902229218577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ関連学習タスクの成功により、大きな注目を集めている。 近年のGNNは,大規模グラフ上でのGNNのミニバッチトレーニングのために,異なるグラフサンプリング手法を用いて開発されている。 グリーンコンピューティングの観点から、フレームワークがどの程度"エコフレンドリー"であるかは不明だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T04:22:19Z)
• Deep Ensembles for Graphs with Higher-order Dependencies [13.164412455321907]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ学習タスクで最先端のパフォーマンスを継続する。 従来のグラフ表現が各ノードの近傍に不適合な傾向は,既存のGNNの一般化に悪影響を及ぼすことを示す。 本稿では,同一ノードの異なる近傍部分空間上でGNNのアンサンブルを訓練することにより,近傍のばらつきを捉える新しいディープグラフアンサンブル(DGE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T14:01:08Z)
• IGNNITION: Bridging the Gap Between Graph Neural Networks and Networking Systems [4.1591055164123665]
  本稿では,ネットワークシステムのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の高速プロトタイピングを可能にする,新しいオープンソースフレームワークIGNNITIONを提案する。 IGNNITIONは、GNNの背後にある複雑さを隠す直感的な高レベルの抽象化に基づいている。 IGNNITIONが生成するGNNモデルは,ネイティブ実装の精度と性能の点で同等であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T14:28:21Z)
• Design Space for Graph Neural Networks [81.88707703106232]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)のアーキテクチャ設計空間は,32種類の予測タスクに対して315,000の異なる設計で構成されている。 本研究の主な成果は,(1) 優れたGNNを設計するための包括的ガイドライン,(2) 異なるタスクに対する最高のGNN設計は著しく異なるが,GNNタスク空間は,異なるタスク間で最高の設計を転送することができる,(3) デザイン空間を用いて発見されたモデルが最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:59:27Z)
• A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising [49.980783124401555]
  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の学習表現において顕著に普及している。 本研究では,代表的GNNモデル群における集約過程を,グラフ記述問題の解法とみなすことができることを数学的に確立する。 UGNNから派生した新しいGNNモデルADA-UGNNをインスタンス化し、ノード間の適応的滑らかさでグラフを処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T04:57:18Z)
• Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning [74.01069516079379]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、数ショットの学習タスクを含む多くの困難なアプリケーションにおいて、優れたパフォーマンスを示している。 少数のサンプルからモデルを学習し、一般化する能力があるにもかかわらず、GNNは通常、モデルが深くなるにつれて、過度な過度な適合と過度なスムーシングに悩まされる。 本稿では,三重注意機構を組み込むことにより,これらの課題に対処するための新しい注意型GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T07:43:09Z)
• GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks [93.35945182085948]
  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のモデリングにおいて強力であることが示されている。 生成事前学習によりGNNを初期化するためのGPT-GNNフレームワークを提案する。 GPT-GNNは、様々な下流タスクにおいて、事前トレーニングを最大9.1%行うことなく、最先端のGNNモデルを大幅に上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T20:12:33Z)
• Eigen-GNN: A Graph Structure Preserving Plug-in for GNNs [95.63153473559865]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の新たな機械学習モデルである。 既存のGNNモデルの多くは浅く、本質的に機能中心である。 我々は,既存の浅いGNNがグラフ構造をよく保存できないことを経験的かつ解析的に示す。 本稿では,グラフ構造保存におけるGNNの能力を高めるプラグインモジュールであるEigen-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T02:47:38Z)

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。