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。

関連論文リスト

• Graph Structure Prompt Learning: A Novel Methodology to Improve Performance of Graph Neural Networks [13.655670509818144]
  グラフネットワーク(GNN)のトレーニングを強化するための新しいグラフ構造Prompt Learning法(GPL)を提案する。 GPLはタスク非依存のグラフ構造損失を利用して、GNNが下流タスクを同時に解決しながら固有のグラフ特性を学習することを奨励している。 11の実世界のデータセットの実験では、ニューラルネットワークによってトレーニングされた後、GNNはノード分類、グラフ分類、エッジタスクにおいて、元のパフォーマンスを大幅に上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T03:59:18Z)
• Self-Attention Empowered Graph Convolutional Network for Structure Learning and Node Embedding [5.164875580197953]
  グラフ構造化データの表現学習では、多くの人気のあるグラフニューラルネットワーク(GNN)が長距離依存をキャプチャできない。 本稿では,自己注意型グラフ畳み込みネットワーク(GCN-SA)と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。 提案手法はノードレベルの表現学習において例外的な一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T05:00:31Z)
• GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.618818029177355]
  グラフ構造学習(GSL)は、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てている。 既存のGSL法は、監督信号として明示的なグラフ構造情報に大きく依存している。 グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T08:29:42Z)
• GraphGLOW: Universal and Generalizable Structure Learning for Graph Neural Networks [72.01829954658889]
  本稿では,この新たな問題設定の数学的定義を紹介する。 一つのグラフ共有構造学習者と複数のグラフ固有GNNを協調する一般的なフレームワークを考案する。 十分に訓練された構造学習者は、微調整なしで、目に見えない対象グラフの適応的な構造を直接生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T03:33:22Z)
• Semantic Graph Neural Network with Multi-measure Learning for Semi-supervised Classification [5.000404730573809]
  近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)が注目されている。 近年の研究では、GNNはグラフの複雑な基盤構造に弱いことが示されている。 半教師付き分類のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T06:17:11Z)
• Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning [67.58720734177325]
  本稿では,学習したグラフトポロジを外部ガイダンスなしでデータ自身で最適化する,教師なしグラフ構造学習パラダイムを提案する。 具体的には、元のデータから"アンカーグラフ"として学習目標を生成し、対照的な損失を用いてアンカーグラフと学習グラフとの一致を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T11:57:29Z)
• Distance Encoding: Design Provably More Powerful Neural Networks for Graph Representation Learning [63.97983530843762]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において大きな成功を収めている。 GNNは、実際には非常に異なるグラフ部分構造に対して同一の表現を生成する。 より強力なGNNは、最近高階試験を模倣して提案され、基礎となるグラフ構造を疎結合にできないため、非効率である。 本稿では,グラフ表現学習の新たなクラスとして距離分解(DE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T23:15:40Z)
• Pointer Graph Networks [48.44209547013781]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は通常、前もって知られていると仮定される静的グラフに適用される。 Pointer Graph Networks (PGNs) モデル一般化能力を改善するために、追加の推論エッジを備えた拡張セットまたはグラフ。 PGNは各ノードが別のノードを動的に指し、メッセージがこれらのポインタを渡ることを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T12:52:31Z)
• Eigen-GNN: A Graph Structure Preserving Plug-in for GNNs [95.63153473559865]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の新たな機械学習モデルである。 既存のGNNモデルの多くは浅く、本質的に機能中心である。 我々は,既存の浅いGNNがグラフ構造をよく保存できないことを経験的かつ解析的に示す。 本稿では,グラフ構造保存におけるGNNの能力を高めるプラグインモジュールであるEigen-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T02:47:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。