論文の概要: Graph Neural Networks with Adaptive Frequency Response Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12840v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 19:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:26:09.017447
• Title: Graph Neural Networks with Adaptive Frequency Response Filter
• Title（参考訳）: 適応周波数応答フィルタを用いたグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yushun Dong, Kaize Ding, Brian Jalaian, Shuiwang Ji, Jundong Li
• Abstract要約: 適応周波数応答フィルタを用いたグラフニューラルネットワークフレームワークAdaGNNを開発した。 提案手法の有効性を,様々なベンチマークデータセット上で実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.626174910206046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks have recently become a prevailing paradigm for various high-impact graph learning tasks. Existing efforts can be mainly categorized as spectral-based and spatial-based methods. The major challenge for the former is to find an appropriate graph filter to distill discriminative information from input signals for learning. Recently, attempts such as Graph Convolutional Network (GCN) leverage Chebyshev polynomial truncation to seek an approximation of graph filters and bridge these two families of methods. It has been shown in recent studies that GCN and its variants are essentially employing fixed low-pass filters to perform information denoising. Thus their learning capability is rather limited and may over-smooth node representations at deeper layers. To tackle these problems, we develop a novel graph neural network framework AdaGNN with a well-designed adaptive frequency response filter. At its core, AdaGNN leverages a simple but elegant trainable filter that spans across multiple layers to capture the varying importance of different frequency components for node representation learning. The inherent differences among different feature channels are also well captured by the filter. As such, it empowers AdaGNN with stronger expressiveness and naturally alleviates the over-smoothing problem. We empirically validate the effectiveness of the proposed framework on various benchmark datasets. Theoretical analysis is also provided to show the superiority of the proposed AdaGNN. The implementation of AdaGNN is available at \url{https://github.com/yushundong/AdaGNN}.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは最近、さまざまなハイインパクトグラフ学習タスクの一般的なパラダイムとなっている。 既存の取り組みは主にスペクトルベースおよび空間ベース手法に分類される。 前者にとっての大きな課題は、入力信号から識別情報を抽出する適切なグラフフィルタを見つけることである。 近年,グラフ畳み込みネットワーク (GCN) などの試みでは,チェビシェフ多項式の切り込みを利用してグラフフィルタの近似を求め,これら2種類の手法をブリッジしている。 近年の研究では、GCNとその変種は基本的に固定された低域通過フィルタを用いて情報をノイズ化していることが示されている。 したがって、学習能力はかなり限られており、より深い層でノード表現を過剰にスムースする可能性がある。 そこで本研究では,適応周波数応答フィルタを用いた新しいグラフニューラルネットワークフレームワークadagnnを開発した。 コアとなるAdaGNNは、複数の層にまたがるシンプルだがエレガントなトレーニング可能なフィルタを活用して、ノード表現学習における様々な周波数成分の重要性を捉えている。 異なる特徴チャネル間の固有の相違もフィルタによってよく捉えられる。 そのため、AdaGNNに強い表現力を与え、過度にスムースな問題を自然に軽減する。 提案手法の有効性を,様々なベンチマークデータセット上で実証的に検証した。 また,提案するAdaGNNの優位性を示す理論的解析を行った。 AdaGNNの実装は \url{https://github.com/yushundong/AdaGNN} で公開されている。

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