論文の概要: Framework for Designing Filters of Spectral Graph Convolutional Neural Networks in the Context of Regularization Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13801v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 06:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 05:26:56.911535
• Title: Framework for Designing Filters of Spectral Graph Convolutional Neural Networks in the Context of Regularization Theory
• Title（参考訳）: 正規化理論におけるスペクトルグラフ畳み込みニューラルネットワークのフィルタ設計のための枠組み
• Authors: Asif Salim and Sumitra S
• Abstract要約: グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)はグラフ学習に広く利用されている。 グラフ上の滑らかさ関数はグラフラプラシアンの言葉で定義できる。 本稿では,グラフラプラシアンの正規化特性について検討し,スペクトルGCNNにおける正規化フィルタ設計のための一般化されたフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional neural networks (GCNNs) have been widely used in graph learning. It has been observed that the smoothness functional on graphs can be defined in terms of the graph Laplacian. This fact points out in the direction of using Laplacian in deriving regularization operators on graphs and its consequent use with spectral GCNN filter designs. In this work, we explore the regularization properties of graph Laplacian and proposed a generalized framework for regularized filter designs in spectral GCNNs. We found that the filters used in many state-of-the-art GCNNs can be derived as a special case of the framework we developed. We designed new filters that are associated with well-defined regularization behavior and tested their performance on semi-supervised node classification tasks. Their performance was found to be superior to that of the other state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)はグラフ学習に広く利用されている。 グラフ上の滑らかさはグラフラプラシアンによって定義されることが観察されている。 この事実は、グラフ上の正規化作用素を導出するラプラシアンの使用の方向と、スペクトルgcnnフィルタの設計との類似性を示している。 本研究では,グラフラプラシアンの正則化特性を調べ,スペクトルgcnnにおける正則化フィルタ設計のための一般化フレームワークを提案する。 多くの最先端GCNNで使われているフィルタは、私たちが開発したフレームワークの特別なケースとして導出できることがわかった。 我々は,正規化動作をよく定義した新しいフィルタを設計し,その性能を半教師ありノード分類タスクでテストした。 彼らのパフォーマンスは他の最先端技術よりも優れていることが判明した。

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