論文の概要: Pyramidal Reservoir Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04710v1
• Date: Sat, 10 Apr 2021 08:34:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:26:49.693984
• Title: Pyramidal Reservoir Graph Neural Network
• Title（参考訳）: ピラミッド貯留層グラフニューラルネットワーク
• Authors: Filippo Maria Bianchi, Claudio Gallicchio, Alessio Micheli
• Abstract要約: 本稿では,2種類の層を置換するディープグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 グラフプーリングがモデルの計算複雑性をいかに低減するかを示す。 RCベースGNNの設計に対する提案手法は,精度と複雑性のトレードオフを有利かつ原則的に実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.632681846787246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a deep Graph Neural Network (GNN) model that alternates two types of layers. The first type is inspired by Reservoir Computing (RC) and generates new vertex features by iterating a non-linear map until it converges to a fixed point. The second type of layer implements graph pooling operations, that gradually reduce the support graph and the vertex features, and further improve the computational efficiency of the RC-based GNN. The architecture is, therefore, pyramidal. In the last layer, the features of the remaining vertices are combined into a single vector, which represents the graph embedding. Through a mathematical derivation introduced in this paper, we show formally how graph pooling can reduce the computational complexity of the model and speed-up the convergence of the dynamical updates of the vertex features. Our proposed approach to the design of RC-based GNNs offers an advantageous and principled trade-off between accuracy and complexity, which we extensively demonstrate in experiments on a large set of graph datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では2種類の層を置換するディープグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 最初のタイプはReservoir Computing (RC) にインスパイアされ、固定点に収束するまで非線形マップを繰り返すことで新しい頂点機能を生成する。 第2のタイプのレイヤはグラフプーリング処理を実装し、サポートグラフと頂点の特徴を徐々に減少させ、RCベースのGNNの計算効率をさらに向上させる。 したがって、建築はピラミッド的である。 最後の層では、残りの頂点の特徴を1つのベクトルに結合し、グラフの埋め込みを表す。 本論文で紹介された数学的導出により,グラフプーリングはモデルの計算複雑性を低減し,頂点特徴の動的更新の収束を高速化できることを示す。 RCベースGNNの設計に対する我々の提案したアプローチは、精度と複雑性のトレードオフを有利かつ原則的に提供し、大規模なグラフデータセットの実験において広範囲に実証する。

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