論文の概要: Non-Recursive Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03868v1
• Date: Sun, 9 May 2021 08:12:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 14:46:13.116258
• Title: Non-Recursive Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 非再帰グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Hao Chen, Zengde Deng, Yue Xu, Zhoujun Li
• Abstract要約: 非再帰グラフ畳み込みネットワーク(NRGCN)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案し、GCNのトレーニング効率と学習パフォーマンスの両方を改善します。 NRGCNは、内部層凝集と層非依存サンプリングに基づいて、各ノードの隣人のホップを表す。 このようにして、各ノードは、隣人の各ホップから独立して抽出された情報を連結することで直接表現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.459371861932574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs) are powerful models for node representation learning tasks. However, the node representation in existing GCN models is usually generated by performing recursive neighborhood aggregation across multiple graph convolutional layers with certain sampling methods, which may lead to redundant feature mixing, needless information loss, and extensive computations. Therefore, in this paper, we propose a novel architecture named Non-Recursive Graph Convolutional Network (NRGCN) to improve both the training efficiency and the learning performance of GCNs in the context of node classification. Specifically, NRGCN proposes to represent different hops of neighbors for each node based on inner-layer aggregation and layer-independent sampling. In this way, each node can be directly represented by concatenating the information extracted independently from each hop of its neighbors thereby avoiding the recursive neighborhood expansion across layers. Moreover, the layer-independent sampling and aggregation can be precomputed before the model training, thus the training process can be accelerated considerably. Extensive experiments on benchmark datasets verify that our NRGCN outperforms the state-of-the-art GCN models, in terms of the node classification performance and reliability.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はノード表現学習タスクのための強力なモデルである。 しかし、既存のgcnモデルにおけるノード表現は、特定のサンプリング法で複数のグラフ畳み込み層をまたいで再帰的な近傍アグリゲーションを行い、冗長な特徴混合、不要な情報損失、広範囲な計算に繋がる。 そこで本稿では,ノード分類の文脈におけるGCNの学習効率と学習性能の両立を図るため,Non-Recursive Graph Convolutional Network (NRGCN) という新しいアーキテクチャを提案する。 具体的には、NRGCNは、内部層凝集と層非依存サンプリングに基づいて、各ノードの隣人の異なるホップを表現することを提案する。 このようにして、隣接ノードの各ホップから独立して抽出された情報を連結することで、各ノードを直接表現することができ、レイヤ間の再帰的な近傍拡大を回避することができる。 さらに、モデルトレーニングの前に、層非依存のサンプリングとアグリゲーションをプリ計算し、トレーニングプロセスを大幅に高速化することができる。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、NRGCNはノード分類性能と信頼性の観点から、最先端のGCNモデルより優れていることが確認された。

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