論文の概要: Edge-Featured Graph Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07671v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 15:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 00:53:10.240480
• Title: Edge-Featured Graph Attention Network
• Title（参考訳）: エッジ機能グラフ注意ネットワーク
• Authors: Jun Chen, Haopeng Chen
• Abstract要約: エッジ機能付きグラフアテンションネットワーク(EGAT)を提案し、グラフニューラルネットワークの利用をノードとエッジの両方の特徴を持つグラフ上で学習するタスクに拡張する。 モデル構造と学習プロセスを改革することにより、新しいモデルはノードとエッジの機能を入力として受け入れ、エッジ情報を機能表現に組み込むことができ、ノードとエッジの機能を並列かつ相互に反復することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0629162428807115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lots of neural network architectures have been proposed to deal with learning tasks on graph-structured data. However, most of these models concentrate on only node features during the learning process. The edge features, which usually play a similarly important role as the nodes, are often ignored or simplified by these models. In this paper, we present edge-featured graph attention networks, namely EGATs, to extend the use of graph neural networks to those tasks learning on graphs with both node and edge features. These models can be regarded as extensions of graph attention networks (GATs). By reforming the model structure and the learning process, the new models can accept node and edge features as inputs, incorporate the edge information into feature representations, and iterate both node and edge features in a parallel but mutual way. The results demonstrate that our work is highly competitive against other node classification approaches, and can be well applied in edge-featured graph learning tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データの学習タスクを扱うために、多くのニューラルネットワークアーキテクチャが提案されている。 しかし、これらのモデルのほとんどは学習プロセス中のノード機能のみに集中しています。 エッジ機能は、通常、ノードと同様に重要な役割を果たすが、これらのモデルによってしばしば無視または単純化される。 本稿では,グラフニューラルネットワークをノードとエッジの両方の機能を持つグラフ上で学習するタスクに拡張するために,エッジ特徴付グラフアテンションネットワーク(egats)を提案する。 これらのモデルはグラフアテンションネットワーク(gats)の拡張と見なすことができる。 モデル構造と学習過程を再構築することにより、新しいモデルは、ノードとエッジの特徴を入力として受け入れ、エッジ情報を特徴表現に組み込んで、ノードとエッジの特徴を並列かつ相互に反復することができる。 その結果,我々の研究は他のノード分類手法と非常に競争力があり,エッジ機能付きグラフ学習タスクにも適用できることがわかった。

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