論文の概要: Implicit Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06211v3
• Date: Tue, 1 Jun 2021 07:21:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 11:31:51.138590
• Title: Implicit Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 暗黙的グラフニューラルネットワーク
• Authors: Fangda Gu, Heng Chang, Wenwu Zhu, Somayeh Sojoudi, Laurent El Ghaoui
• Abstract要約: Indicit Graph Neural Networks (IGNN) と呼ばれるグラフ学習フレームワークを提案する。 IGNNは一貫して長距離依存を捉え、最先端のGNNモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.0589136729616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are widely used deep learning models that learn meaningful representations from graph-structured data. Due to the finite nature of the underlying recurrent structure, current GNN methods may struggle to capture long-range dependencies in underlying graphs. To overcome this difficulty, we propose a graph learning framework, called Implicit Graph Neural Networks (IGNN), where predictions are based on the solution of a fixed-point equilibrium equation involving implicitly defined "state" vectors. We use the Perron-Frobenius theory to derive sufficient conditions that ensure well-posedness of the framework. Leveraging implicit differentiation, we derive a tractable projected gradient descent method to train the framework. Experiments on a comprehensive range of tasks show that IGNNs consistently capture long-range dependencies and outperform the state-of-the-art GNN models.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ構造化データから意味のある表現を学ぶディープラーニングモデルとして広く使われている。 基礎となるリカレント構造が有限であるため、現在のGNN法は基礎となるグラフの長距離依存を捉えるのに苦労する可能性がある。 この難しさを克服するために,我々は,暗黙の「状態」ベクトルを含む固定点平衡方程式の解に基づく,暗黙のグラフニューラルネットワーク(ignn)と呼ばれるグラフ学習フレームワークを提案する。 我々はペロン・フロベニウス理論を用いて、枠組みの健全性を保証する十分な条件を導出する。 暗黙的な差別化を生かして、フレームワークを訓練するための引き込み可能な勾配降下法を導出する。 包括的なタスクの実験は、IGNNが一貫して長距離依存をキャプチャし、最先端のGNNモデルより優れていることを示している。

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