論文の概要: Anisotropic Graph Convolutional Network for Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10284v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 13:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:21:55.020400
• Title: Anisotropic Graph Convolutional Network for Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習のための異方性グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Mahsa Mesgaran and A. Ben Hamza
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワークは、高精度な予測結果を達成するのに有用であることが証明された効率的なノード埋め込みを学習する。 これらのネットワークはグラフの過度な平滑化と縮小効果の問題に悩まされており、それはグラフの端に線形ラプラシア流を用いて拡散するからである。 本稿では,ノードからの情報的特徴を捉える非線形関数を導入し,過度なスムーシングを防止し,半教師付きノード分類のための異方性グラフ畳み込みネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.843067454030999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks learn effective node embeddings that have proven to be useful in achieving high-accuracy prediction results in semi-supervised learning tasks, such as node classification. However, these networks suffer from the issue of over-smoothing and shrinking effect of the graph due in large part to the fact that they diffuse features across the edges of the graph using a linear Laplacian flow. This limitation is especially problematic for the task of node classification, where the goal is to predict the label associated with a graph node. To address this issue, we propose an anisotropic graph convolutional network for semi-supervised node classification by introducing a nonlinear function that captures informative features from nodes, while preventing oversmoothing. The proposed framework is largely motivated by the good performance of anisotropic diffusion in image and geometry processing, and learns nonlinear representations based on local graph structure and node features. The effectiveness of our approach is demonstrated on three citation networks and two image datasets, achieving better or comparable classification accuracy results compared to the standard baseline methods.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークは、ノード分類などの半教師付き学習タスクにおいて、高精度な予測結果を達成するのに有用な効果的なノード埋め込みを学習する。 しかし、これらのネットワークは、線状ラプラシア流を用いてグラフの端に広がる特徴を拡散するため、グラフの過度な平滑化と縮小効果の問題に悩まされている。 この制限は、グラフノードに関連するラベルを予測することを目標とするノード分類のタスクにおいて特に問題となる。 この問題に対処するために,ノードから情報的特徴を捉える非線形関数を導入し,過度なスムーシングを防止し,半教師付きノード分類のための異方性グラフ畳み込みネットワークを提案する。 提案手法は画像および幾何処理における異方性拡散の優れた性能に大きく動機付けられ,局所グラフ構造とノード特徴に基づく非線形表現を学習する。 提案手法の有効性は,3つの引用ネットワークと2つの画像データセットで実証され,標準ベースライン法と比較して,より優れた分類精度が得られた。

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