論文の概要: SLAPS: Self-Supervision Improves Structure Learning for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05034v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 18:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:15:42.743738
• Title: SLAPS: Self-Supervision Improves Structure Learning for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: SLAPS:自己監督はグラフニューラルネットワークの構造学習を改善する
• Authors: Bahare Fatemi, Layla El Asri, Seyed Mehran Kazemi
• Abstract要約: 本稿では,自己超越によるグラフ構造推定のためのより監督的な手法として,自己超越による適応学習とGNNパラメータの同時学習(SLAPS)を提案する。 包括的な実験的研究により、SLAPSは数十万のノードを持つ大きなグラフにスケールし、確立されたベンチマーク上でタスク固有のグラフ構造を学ぶために提案されたいくつかのモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.319159694115655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) work well when the graph structure is provided. However, this structure may not always be available in real-world applications. One solution to this problem is to infer a task-specific latent structure and then apply a GNN to the inferred graph. Unfortunately, the space of possible graph structures grows super-exponentially with the number of nodes and so the task-specific supervision may be insufficient for learning both the structure and the GNN parameters. In this work, we propose the Simultaneous Learning of Adjacency and GNN Parameters with Self-supervision, or SLAPS, a method that provides more supervision for inferring a graph structure through self-supervision. A comprehensive experimental study demonstrates that SLAPS scales to large graphs with hundreds of thousands of nodes and outperforms several models that have been proposed to learn a task-specific graph structure on established benchmarks.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造が提供されるとき、グラフニューラルネットワーク(GNN)はうまく機能する。 しかし、この構造は現実世界のアプリケーションでは必ずしも利用できない。 この問題の解決策の1つは、タスク固有の潜在構造を推論し、それから推定グラフにGNNを適用することである。 残念ながら、可能なグラフ構造の空間はノード数とともに指数関数的に増加するため、タスク固有の監督は構造とGNNパラメータの両方を学ぶのに不十分である。 本稿では,自己スーパービジョンによるグラフ構造推定のためのより監督的な手法であるslapsを用いて,隣接度とgnnパラメータを同時に学習する手法を提案する。 包括的な実験的研究では、SLAPSが数十万のノードを持つ大きなグラフにスケールし、確立されたベンチマーク上のタスク固有のグラフ構造を学ぶために提案されたいくつかのモデルを上回ることを実証しています。

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