論文の概要: Hop-Hop Relation-aware Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11147v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 06:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 09:37:02.709972
• Title: Hop-Hop Relation-aware Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ホップホップ関係認識グラフニューラルネットワーク
• Authors: Li Zhang, Yan Ge, Haiping Lu
• Abstract要約: 我々は,同種および異種グラフの表現学習を統合するために,ホップホップ対応グラフニューラルネットワーク(HHR-GNN)を提案する。 HHR-GNNは、各ノードに対するパーソナライズされた受容領域を知識グラフ埋め込みを利用して学習し、中央ノードの表現間の関係スコアを異なるホップで学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.15806320256929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are widely used in graph representation learning. However, most GNN methods are designed for either homogeneous or heterogeneous graphs. In this paper, we propose a new model, Hop-Hop Relation-aware Graph Neural Network (HHR-GNN), to unify representation learning for these two types of graphs. HHR-GNN learns a personalized receptive field for each node by leveraging knowledge graph embedding to learn relation scores between the central node's representations at different hops. In neighborhood aggregation, our model simultaneously allows for hop-aware projection and aggregation. This mechanism enables the central node to learn a hop-wise neighborhood mixing that can be applied to both homogeneous and heterogeneous graphs. Experimental results on five benchmarks show the competitive performance of our model compared to state-of-the-art GNNs, e.g., up to 13K faster in terms of time cost per training epoch on large heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習に広く用いられている。 しかし、ほとんどのGNN法は等質グラフまたは異質グラフのために設計されている。 本稿では,これら2種類のグラフの表現学習を統一するモデルhop-hop relation-aware graph neural network (hhr-gnn)を提案する。 HHR-GNNは、各ノードに対するパーソナライズされた受容領域を知識グラフ埋め込みを利用して学習し、中央ノードの表現間の関係スコアを異なるホップで学習する。 近所のアグリゲーションでは,ホップ対応の投影とアグリゲーションを同時に行う。 この機構により、中心ノードは同質グラフと異質グラフの両方に適用できるホップワイド近傍混合を学習することができる。 5つのベンチマークによる実験結果から,大規模な異種グラフ上でのトレーニング1時間あたりの時間コストは,最先端のGNNと比較して最大13K高速であることがわかった。

関連論文リスト

• Automatic Relation-aware Graph Network Proliferation [182.30735195376792]
  GNNを効率的に検索するためのARGNP(Automatic Relation-Aware Graph Network Proliferation)を提案する。 これらの操作は階層的なノード/リレーショナル情報を抽出し、グラフ上のメッセージパッシングのための異方的ガイダンスを提供する。 4つのグラフ学習タスクのための6つのデータセットの実験により、我々の手法によって生成されたGNNは、現在最先端の手作りおよび検索に基づくGNNよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T10:38:04Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• Graph Neural Networks for Graphs with Heterophily: A Survey [122.9390687820385]
  異種グラフに対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の総合的なレビューを提供する。 具体的には,既存の異好性GNNモデルを本質的に支配する系統分類法を提案する。 我々は、頑健で公正な評価を容易にするために、主流のヘテロ親和性グラフベンチマークを要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T23:07:47Z)
• Training Free Graph Neural Networks for Graph Matching [103.45755859119035]
  TFGMは、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのグラフマッチングのパフォーマンスをトレーニングなしで向上するフレームワークである。 TFGMをさまざまなGNNに適用することは、ベースラインよりも有望な改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T09:04:46Z)
• Graph Neural Networks with Parallel Neighborhood Aggregations for Graph Classification [14.112444998191698]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いたグラフ分類に着目し、並列に配置された近傍グラフ演算子のバンクを用いてノード特徴をプリ計算する。 これらのGNNモデルには、事前計算によるトレーニングと推論時間の削減という自然な利点がある。 本研究は,様々な実世界のデータセット上で,開発モデルが最先端の性能を達成することを数値実験により実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T19:19:40Z)
• Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk [5.431036185361236]
  典型的な好適なグラフでは、エッジを指向する可能性があり、エッジをそのまま扱うか、あるいは単純に非指向にするかは、GNNモデルの性能に大きな影響を与える。 そこで我々は,グラフの方向性を適応的に学習するモデルを開発し,ノード間の長距離相関を生かした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T08:54:21Z)
• ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network [72.16255675586089]
  本稿では、入力グラフと下流タスクに基づいて最適な曲率を適応的に学習する適応曲率探索ハイパーボリックグラフニューラルネットワークACE-HGNNを提案する。 複数の実世界のグラフデータセットの実験は、競争性能と優れた一般化能力を備えたモデル品質において、顕著で一貫したパフォーマンス改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T07:18:57Z)
• A Dual-Perception Graph Neural Network with Multi-hop Graph Generator [5.614432807512127]
  本稿では,これらの問題に対処する新しいDual-Perception Graph Neural Network (DPGNN)を提案する。 DPGNNでは,ノード特徴を利用して特徴グラフを構築し,元のトポロジグラフと構築した特徴グラフを同時に学習する。 提案した DPGNN は,すべてのデータセットの競合性能を達成し,その内4つが最新の最先端モデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T05:47:26Z)
• Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network for Semi-Supervised Node Classification [59.06717774425588]
  本稿では,グラフ全体を部分的に観測されたマルコフ確率場としてモデル化するEPFGNN(Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network)を提案する。 出力-出力関係をモデル化するための明示的なペアワイズ要素を含み、入力-出力関係をモデル化するためにGNNバックボーンを使用する。 本研究では,グラフ上での半教師付きノード分類の性能を効果的に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T19:47:53Z)
• Graph Symbiosis Learning [11.762498125453924]
  グラフ共生学習(GraphSym)という,複数のグラフビューから学習するフレームワークを提案する。 GraphSymでは、複数の生成されたグラフビューで開発されたグラフニューラルネットワーク(GNN)が、パラメータを適応的に交換することができる。 GraphSymは、既存のGNNよりも平均で1.9%$sim$3.9%高いパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T02:00:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。