論文の概要: Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16584v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 18:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:27:44.474562
• Title: Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のためのパラメータ化ハイパーコンプレックスグラフニューラルネットワーク
• Authors: Tuan Le, Marco Bertolini, Frank No\'e, Djork-Arn\'e Clevert
• Abstract要約: 我々は超複雑特徴変換の特性を利用するグラフニューラルネットワークを開発した。 特に、提案したモデルのクラスでは、代数自身を特定する乗法則は、トレーニング中にデータから推測される。 提案するハイパーコンプレックスgnnをいくつかのオープングラフベンチマークデータセット上でテストし,そのモデルが最先端の性能に達することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1852406625172216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in representation learning in hypercomplex (HC) space, this subject is still vastly unexplored in the context of graphs. Motivated by the complex and quaternion algebras, which have been found in several contexts to enable effective representation learning that inherently incorporates a weight-sharing mechanism, we develop graph neural networks that leverage the properties of hypercomplex feature transformation. In particular, in our proposed class of models, the multiplication rule specifying the algebra itself is inferred from the data during training. Given a fixed model architecture, we present empirical evidence that our proposed model incorporates a regularization effect, alleviating the risk of overfitting. We also show that for fixed model capacity, our proposed method outperforms its corresponding real-formulated GNN, providing additional confirmation for the enhanced expressivity of HC embeddings. Finally, we test our proposed hypercomplex GNN on several open graph benchmark datasets and show that our models reach state-of-the-art performance while consuming a much lower memory footprint with 70& fewer parameters. Our implementations are available at https://github.com/bayer-science-for-a-better-life/phc-gnn.
• Abstract（参考訳）: ハイパーコンプレックス(hc)空間における表現学習の最近の進歩にもかかわらず、この主題はグラフの文脈においていまだに非常に未解明である。 重み付け機構を本質的に組み込んだ効果的な表現学習を実現するために,いくつかの文脈で見出された複素数および四元数代数に動機づけられたグラフニューラルネットワークを開発した。 特に、提案したモデルのクラスでは、代数自身を特定する乗法則は、トレーニング中にデータから推測される。 固定モデルアーキテクチャを前提として,提案モデルに正規化効果が組み込まれ,過度に適合するリスクが軽減されることを示す。 また,固定モデルキャパシティにおいて,提案手法が対応する実形式GNNよりも優れており,HC埋め込みの表現性の向上が確認できることを示す。 最後に、提案した超複素GNNを、いくつかのオープングラフベンチマークデータセットでテストし、我々のモデルが70より少ないパラメータでメモリフットプリントを消費しながら、最先端のパフォーマンスに達することを示す。 私たちの実装はhttps://github.com/bayer-science-for-a-better-life/phc-gnnで利用可能です。

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