論文の概要: Enhance Information Propagation for Graph Neural Network by Heterogeneous Aggregations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04064v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 08:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 06:26:35.640426
• Title: Enhance Information Propagation for Graph Neural Network by Heterogeneous Aggregations
• Title（参考訳）: 不均一集合によるグラフニューラルネットワークのエンハンス情報伝搬
• Authors: Dawei Leng, Jinjiang Guo, Lurong Pan, Jie Li, Xinyu Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、ディープラーニングの成功の継続として出現している。 ヘテロジニアスアグリゲーションを組み合わせることで,GNN層間の情報伝達を促進することを提案する。 我々は,多くのグラフ分類ベンチマークにおいて,HAG-Netの有効性を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3136594018091134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks are emerging as continuation of deep learning success w.r.t. graph data. Tens of different graph neural network variants have been proposed, most following a neighborhood aggregation scheme, where the node features are updated via aggregating features of its neighboring nodes from layer to layer. Though related research surges, the power of GNNs are still not on-par-with their counterpart CNNs in computer vision and RNNs in natural language processing. We rethink this problem from the perspective of information propagation, and propose to enhance information propagation among GNN layers by combining heterogeneous aggregations. We argue that as richer information are propagated from shallow to deep layers, the discriminative capability of features formulated by GNN can benefit from it. As our first attempt in this direction, a new generic GNN layer formulation and upon this a new GNN variant referred as HAG-Net is proposed. We empirically validate the effectiveness of HAG-Net on a number of graph classification benchmarks, and elaborate all the design options and criterions along with.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの成功の継続として、グラフニューラルネットワークが出現している。 グラフデータ。 多数の異なるグラフニューラルネットワークが提案されているが、その大部分は近隣のアグリゲーションスキームに従っており、ノード機能はレイヤからレイヤへの隣接ノードの特徴を集約することで更新される。 関連する研究の急増にもかかわらず、GNNの能力はコンピュータビジョンのCNNや自然言語処理のRNNと同等ではない。 この問題を情報伝播の観点から再考し、異種アグリゲーションを組み合わせることでGNN層間の情報伝達を強化することを提案する。 我々は、より豊かな情報が浅い層から深い層へと伝播しているため、GNNによって定式化された特徴の識別能力は、その恩恵を受けることができると論じる。 この方向への最初の試みとして、新しい汎用GNN層を定式化し、HAG-Netと呼ばれる新しいGNN変種を提案する。 いくつかのグラフ分類ベンチマークにおけるHAG-Netの有効性を実証的に検証し、すべての設計オプションと基準を精査する。

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