論文の概要: Adaptive Graph Diffusion Networks with Hop-wise Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15024v1
- Date: Wed, 30 Dec 2020 03:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-18 06:05:27.195352
- Title: Adaptive Graph Diffusion Networks with Hop-wise Attention
- Title（参考訳）: ホップワイズを考慮した適応グラフ拡散ネットワーク
- Authors: Chuxiong Sun, Guoshi Wu
- Abstract要約: ホップワイド・アテンション(AGDNs-HA)を用いた適応グラフ拡散ネットワークを提案する。
提案手法は,半教師付きノード分類タスクによる標準データセットの大幅な改善を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have received much attention recent years and
have achieved state-of-the-art performances in many fields. The deeper GNNs can
theoretically capture deeper neighborhood information. However, they often
suffer from problems of over-fitting and over-smoothing. In order to
incorporate deeper information while preserving considerable complexity and
generalization ability, we propose Adaptive Graph Diffusion Networks with
Hop-wise Attention (AGDNs-HA). We stack multi-hop neighborhood aggregations of
different orders into single layer. Then we integrate them with the help of
hop-wise attention, which is learnable and adaptive for each node. Experimental
results on the standard dataset with semi-supervised node classification task
show that our proposed methods achieve significant improvements.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年注目を集め、多くの分野で最先端のパフォーマンスを実現している。
より深いGNNは理論上、より深い近隣情報をキャプチャすることができる。
しかし、しばしば過剰フィッティングや過剰スムーシングの問題に苦しむ。
複雑度と一般化性を維持しつつ,より深い情報を取り込むため,ホップワイズ・アテンション(agdns-ha)を用いた適応型グラフ拡散ネットワークを提案する。
異なる順序の複数のホップ近傍のアグリゲーションを単一層に積み重ねる。
次に、各ノードに対して学習可能で適応的なホップ対応の助けを借りて統合する。
半教師付きノード分類タスクを用いた標準データセットの実験結果から,提案手法は有意な改善が得られた。
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