論文の概要: Graph Pooling via Coarsened Graph Infomax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01275v1
• Date: Tue, 4 May 2021 03:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 13:05:59.379249
• Title: Graph Pooling via Coarsened Graph Infomax
• Title（参考訳）: 粗いグラフ情報マックスによるグラフポーリング
• Authors: Yunsheng Pang, Yunxiang Zhao, Dongsheng Li
• Abstract要約: 本稿では,各プーリング層の入力と粗いグラフ間の相互情報を最大化するために,粗いグラフプールインフォマキシング(cgi)を提案する。 相互情報ニューラルを実現するために,コントラスト学習を適用し,正負のサンプルを学習するための自己照査に基づくアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.045707667111873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph pooling that summaries the information in a large graph into a compact form is essential in hierarchical graph representation learning. Existing graph pooling methods either suffer from high computational complexity or cannot capture the global dependencies between graphs before and after pooling. To address the problems of existing graph pooling methods, we propose Coarsened Graph Infomax Pooling (CGIPool) that maximizes the mutual information between the input and the coarsened graph of each pooling layer to preserve graph-level dependencies. To achieve mutual information neural maximization, we apply contrastive learning and propose a self-attention-based algorithm for learning positive and negative samples. Extensive experimental results on seven datasets illustrate the superiority of CGIPool comparing to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大きなグラフの情報をコンパクトな形式に要約するグラフプーリングは、階層的グラフ表現学習において不可欠である。 既存のグラフプーリング手法は高い計算複雑性に悩まされるか、あるいはプーリング前後のグラフ間のグローバルな依存関係をキャプチャできない。 既存のグラフプーリング手法の問題に対処するために,各プーリング層の入力と粗いグラフ間の相互情報を最大化し,グラフレベルの依存関係を保存する粗いグラフインフォマックスプーリング(cgipool)を提案する。 相互情報ニューラルネットワークの最大化を実現するために,コントラスト学習を適用し,正と負のサンプルを学習するための自己照査に基づくアルゴリズムを提案する。 7つのデータセットに対する大規模な実験結果は、最先端の手法と比較してCGIPoolの優位性を示している。

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