論文の概要: Graph Fairing Convolutional Networks for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10274v3
• Date: Sun, 15 Oct 2023 15:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 07:27:19.090957
• Title: Graph Fairing Convolutional Networks for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのグラフフェアリング畳み込みネットワーク
• Authors: Mahsa Mesgaran and A. Ben Hamza
• Abstract要約: 半教師付き異常検出のためのスキップ接続付きグラフ畳み込みネットワークを提案する。 本モデルの有効性は,5つのベンチマークデータセットに対する広範な実験によって実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.070726553564701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph convolution is a fundamental building block for many deep neural networks on graph-structured data. In this paper, we introduce a simple, yet very effective graph convolutional network with skip connections for semi-supervised anomaly detection. The proposed layerwise propagation rule of our model is theoretically motivated by the concept of implicit fairing in geometry processing, and comprises a graph convolution module for aggregating information from immediate node neighbors and a skip connection module for combining layer-wise neighborhood representations. This propagation rule is derived from the iterative solution of the implicit fairing equation via the Jacobi method. In addition to capturing information from distant graph nodes through skip connections between the network's layers, our approach exploits both the graph structure and node features for learning discriminative node representations. These skip connections are integrated by design in our proposed network architecture. The effectiveness of our model is demonstrated through extensive experiments on five benchmark datasets, achieving better or comparable anomaly detection results against strong baseline methods. We also demonstrate through an ablation study that skip connection helps improve the model performance.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みは、グラフ構造化データ上の多くのディープニューラルネットワークの基本的な構成要素である。 本稿では,半教師付き異常検出のためのスキップ接続を用いた単純なグラフ畳み込みネットワークを提案する。 提案する階層的伝播則は,幾何学処理における暗黙的フェアリングの概念を理論的に動機付けており,隣接ノードからの情報を集約するグラフ畳み込みモジュールと,階層的近傍表現を結合するスキップ接続モジュールを備える。 この伝播則はジャコビ法による暗黙のフェアリング方程式の反復解から導かれる。 ネットワーク層間の接続をスキップすることで,遠隔グラフノードから情報を取得することに加えて,識別ノード表現の学習にグラフ構造とノード特徴の両方を活用する。 これらのスキップ接続は,提案するネットワークアーキテクチャで設計的に統合される。 本モデルの有効性は,5つのベンチマークデータセットに対する広範な実験により実証され,強力なベースライン法に対して,より優れた,あるいは同等な異常検出結果が得られた。 また,接続をスキップすることでモデルの性能が向上することを示す。

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