論文の概要: Dirichlet Graph Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04408v2
• Date: Wed, 18 Nov 2020 12:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 05:57:50.178519
• Title: Dirichlet Graph Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: ディリクレグラフ変分オートエンコーダ
• Authors: Jia Li, Tomasyu Yu, Jiajin Li, Honglei Zhang, Kangfei Zhao, YU Rong, Hong Cheng, Junzhou Huang
• Abstract要約: 本稿では,グラフクラスタメンバシップを潜在因子とするDGVAE(Dirichlet Graph Variational Autoencoder)を提案する。 バランスグラフカットにおける低パス特性により、入力グラフをクラスタメンバシップにエンコードする、Heattsと呼ばれるGNNの新しい変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.94744123832338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) and Variational Autoencoders (VAEs) have been widely used in modeling and generating graphs with latent factors. However, there is no clear explanation of what these latent factors are and why they perform well. In this work, we present Dirichlet Graph Variational Autoencoder (DGVAE) with graph cluster memberships as latent factors. Our study connects VAEs based graph generation and balanced graph cut, and provides a new way to understand and improve the internal mechanism of VAEs based graph generation. Specifically, we first interpret the reconstruction term of DGVAE as balanced graph cut in a principled way. Furthermore, motivated by the low pass characteristics in balanced graph cut, we propose a new variant of GNN named Heatts to encode the input graph into cluster memberships. Heatts utilizes the Taylor series for fast computation of heat kernels and has better low pass characteristics than Graph Convolutional Networks (GCN). Through experiments on graph generation and graph clustering, we demonstrate the effectiveness of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)と変分オートエンコーダ(VAE)は、潜在因子を持つグラフのモデリングや生成に広く利用されている。 しかし、これらの潜在的な要因が何で、なぜうまく機能するのか、明確な説明はない。 本稿では,グラフクラスタメンバシップを潜在因子とするDGVAE(Dirichlet Graph Variational Autoencoder)を提案する。 本研究では,VAEに基づくグラフ生成とバランスの取れたグラフカットを結合し,VAEに基づくグラフ生成の内部メカニズムの理解と改善を行う。 具体的には,まず,dgvaeの再構成用語を原則的にバランスのとれたグラフカットとして解釈する。 さらに、バランスグラフカットにおける低パス特性を動機として、入力グラフをクラスタメンバシップにエンコードする、Heattsと呼ばれるGNNの新しい変種を提案する。 ヒートツはテイラー級数を用いて熱カーネルを高速に計算し、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)よりも低いパス特性を持つ。 グラフ生成とグラフクラスタリングの実験を通じて,提案フレームワークの有効性を実証する。

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