論文の概要: Stochastic Aggregation in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12648v2
• Date: Fri, 26 Feb 2021 04:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 11:37:16.415412
• Title: Stochastic Aggregation in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける確率的集約
• Authors: Yuanqing Wang, Theofanis Karaletsos
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、過スムージングおよび限られた電力識別を含む病理を発現する。 GNNsにおける集約のための統合フレームワーク(STAG)を提案する。そこでは、近隣からの集約プロセスにノイズが(適応的に)注入され、ノード埋め込みを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.551282469099887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) manifest pathologies including over-smoothing and limited discriminating power as a result of suboptimally expressive aggregating mechanisms. We herein present a unifying framework for stochastic aggregation (STAG) in GNNs, where noise is (adaptively) injected into the aggregation process from the neighborhood to form node embeddings. We provide theoretical arguments that STAG models, with little overhead, remedy both of the aforementioned problems. In addition to fixed-noise models, we also propose probabilistic versions of STAG models and a variational inference framework to learn the noise posterior. We conduct illustrative experiments clearly targeting oversmoothing and multiset aggregation limitations. Furthermore, STAG enhances general performance of GNNs demonstrated by competitive performance in common citation and molecule graph benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、サブオプティマイティブなアグリゲーション機構の結果、過剰なスムーシングや限定的な識別力を含む病状を示す。 本稿では、GNNsにおける確率集約(STAG)のための統一フレームワークについて述べる。そこでは、近隣からの集約プロセスにノイズが(適応的に)注入され、ノード埋め込みを形成する。 我々は,上述の2つの問題をほとんどオーバーヘッドなく,stagモデルで解決する理論的議論を行う。 また,固定ノイズモデルに加えて,stagモデルの確率的バージョンと雑音の後方学習のための変分推論フレームワークを提案する。 我々はオーバースムーシングとマルチセットアグリゲーション制限を明確にターゲットとした説明実験を行う。 さらに、STAGは、共通励起および分子グラフベンチマークデータセットにおける競合性能によって示されるGNNの一般性能を向上させる。

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