論文の概要: A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01777v2
• Date: Mon, 18 Oct 2021 15:29:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 20:40:23.593287
• Title: A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising
• Title（参考訳）: グラフ信号のデノイングとしてのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yao Ma, Xiaorui Liu, Tong Zhao, Yozen Liu, Jiliang Tang, Neil Shah
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.980783124401555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have risen to prominence in learning representations for graph structured data. A single GNN layer typically consists of a feature transformation and a feature aggregation operation. The former normally uses feed-forward networks to transform features, while the latter aggregates the transformed features over the graph. Numerous recent works have proposed GNN models with different designs in the aggregation operation. In this work, we establish mathematically that the aggregation processes in a group of representative GNN models including GCN, GAT, PPNP, and APPNP can be regarded as (approximately) solving a graph denoising problem with a smoothness assumption. Such a unified view across GNNs not only provides a new perspective to understand a variety of aggregation operations but also enables us to develop a unified graph neural network framework UGNN. To demonstrate its promising potential, we instantiate a novel GNN model, ADA-UGNN, derived from UGNN, to handle graphs with adaptive smoothness across nodes. Comprehensive experiments show the effectiveness of ADA-UGNN.
• 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の学習表現において優位に立った。 単一のGNN層は通常、機能変換と機能集約操作で構成される。 前者は通常、フィードフォワードネットワークを使用して特徴を変換し、後者は変換された特徴をグラフ上に集約する。 最近の多くの研究で、集約操作において異なる設計のGNNモデルが提案されている。 本研究では,gcn,gat,ppnp,appnpを含む代表的なgnnモデル群における凝集過程を,滑らかな仮定でグラフの分別問題を解く(ほぼ)問題と見なすことができることを数学的に確立する。 このような統合されたビューは、さまざまな集約操作を理解するための新しい視点を提供するだけでなく、統一的なグラフニューラルネットワークフレームワークUGNNの開発も可能にします。 その可能性を示すために,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,ノード間の適応スムーズなグラフを処理する。 包括的な実験はADA-UGNNの有効性を示す。

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