論文の概要: NODE-SELECT: A Graph Neural Network Based On A Selective Propagation Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08588v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 05:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 04:14:30.441439
• Title: NODE-SELECT: A Graph Neural Network Based On A Selective Propagation Technique
• Title（参考訳）: NODE-SELECT : 選択的伝播法に基づくグラフニューラルネットワーク
• Authors: Steph-Yves Louis, Alireza Nasiri, Fatima J. Rolland, Cameron Mitro, and Jianjun Hu
• Abstract要約: NODE-SELECTは、最適な共有フィットノードのみが情報を伝達できるサブセット層を使用する効率的なグラフニューラルネットワークです。 提案手法であるNODE-SELECTは,各層に並列に積み重ねる選択機構を持つことで,拡散するノイズを低減し,実世界グラフに見られる制限共有の概念を適応させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48489389711734543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While there exists a wide variety of graph neural networks (GNN) for node classification, only a minority of them adopt mechanisms that effectively target noise propagation during the message-passing procedure. Additionally, a very important challenge that significantly affects graph neural networks is the issue of scalability which limits their application to larger graphs. In this paper we propose our method named NODE-SELECT: an efficient graph neural network that uses subsetting layers which only allow the best sharing-fitting nodes to propagate their information. By having a selection mechanism within each layer which we stack in parallel, our proposed method NODE-SELECT is able to both reduce the amount noise propagated and adapt the restrictive sharing concept observed in real world graphs. Our NODE-SELECT significantly outperformed existing GNN frameworks in noise experiments and matched state-of-the art results in experiments without noise over different benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ノード分類のための多種多様なグラフニューラルネットワーク(GNN)が存在するが、メッセージパッシング手順中に効果的にノイズ伝搬をターゲットするメカニズムを採用するのは少数のみである。 さらに、グラフニューラルネットワークに大きく影響する非常に重要な課題は、アプリケーションをより大きなグラフに制限するスケーラビリティの問題である。 本論文では,最適な共有フィットノードのみが情報を伝播できるサブセット層を用いた効率的なグラフニューラルネットワークであるNODE-SELECTを提案する。 提案手法であるNODE-SELECTは,各層に並列に積み重ねる選択機構を持つことで,拡散するノイズを低減し,実世界グラフに見られる制限共有の概念を適応させることができる。 当社のNODE-SELECTは、ノイズ実験における既存のGNNフレームワークを大幅に上回り、異なるベンチマークデータセット上のノイズのない実験における最先端の結果と一致しました。

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