論文の概要: SUGAR: Subgraph Neural Network with Reinforcement Pooling and Self-Supervised Mutual Information Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08170v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 15:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 01:35:31.219429
• Title: SUGAR: Subgraph Neural Network with Reinforcement Pooling and Self-Supervised Mutual Information Mechanism
• Title（参考訳）: SuGAR:強化ポーリングと自己監督型相互情報機構を備えたサブグラフニューラルネットワーク
• Authors: Qingyun Sun, Hao Peng, Jianxin Li, Jia Wu, Yuanxing Ning, Phillip S. Yu, Lifang He
• Abstract要約: 本稿では,グラフ分類のための階層型サブグラフレベル選択および埋め込み型グラフニューラルネットワーク,すなわちシュガーを提案する。 SUGARは、原グラフの代表的な部分として印象的なサブグラフを抽出し、サブグラフレベルのパターンを明らかにすることにより、スケッチグラフを再構築する。 グラフ間の部分グラフ表現を区別するために,自己教師付き相互情報機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.135006052347194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph representation learning has attracted increasing research attention. However, most existing studies fuse all structural features and node attributes to provide an overarching view of graphs, neglecting finer substructures' semantics, and suffering from interpretation enigmas. This paper presents a novel hierarchical subgraph-level selection and embedding based graph neural network for graph classification, namely SUGAR, to learn more discriminative subgraph representations and respond in an explanatory way. SUGAR reconstructs a sketched graph by extracting striking subgraphs as the representative part of the original graph to reveal subgraph-level patterns. To adaptively select striking subgraphs without prior knowledge, we develop a reinforcement pooling mechanism, which improves the generalization ability of the model. To differentiate subgraph representations among graphs, we present a self-supervised mutual information mechanism to encourage subgraph embedding to be mindful of the global graph structural properties by maximizing their mutual information. Extensive experiments on six typical bioinformatics datasets demonstrate a significant and consistent improvement in model quality with competitive performance and interpretability.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習は研究の注目を集めている。 しかし、既存のほとんどの研究は全ての構造的特徴とノード属性を融合させ、グラフの全体的ビューを提供し、より微細な部分構造のセマンティクスを無視し、解釈の謎に苦しむ。 本稿では、より識別的な部分グラフ表現を学習し、説明的な方法で応答するために、グラフ分類のための新しい階層的なサブグラフレベル選択と埋め込みベースのグラフニューラルネットワーク、すなわちSUGARを提案する。 SUGARは、スケッチされたグラフを原グラフの代表部分として抽出して再構成し、サブグラフレベルのパターンを明らかにする。 先行知識のない打撃部分グラフを適応的に選択するために,モデルの一般化能力を向上させる強化プーリング機構を開発した。 グラフ間の部分グラフ表現を区別するために,その相互情報を最大化することにより,グラフ埋め込みを大域的グラフ構造特性に留意させる自己教師付き相互情報機構を提案する。 6つの典型的なバイオインフォマティクスデータセットに対する大規模な実験は、競争性能と解釈可能性を備えたモデル品質の顕著で一貫した改善を示している。

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