論文の概要: Dynamic Filters in Graph Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10377v1
- Date: Fri, 21 May 2021 14:36:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:33:33.649107
- Title: Dynamic Filters in Graph Convolutional Neural Networks
- Title(参考訳): グラフ畳み込みニューラルネットワークにおける動的フィルタ
- Authors: Andrea Apicella, Francesco Isgr\`o, Andrea Pollastro, Roberto Prevete
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データ処理の可能性から注目されている。
本稿では,グラフ上で空間畳み込みを行う2つの方法を提案する入力に対して,GCNNの動作を適応させる新しい手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the last few years, we have seen increasing data generated from
non-Euclidean domains, which are usually represented as graphs with complex
relationships, and Graph Neural Networks (GNN) have gained a high interest
because of their potential in processing graph-structured data. In particular,
there is a strong interest in exploring the possibilities in performing
convolution on graphs using an extension of the GNN architecture, generally
referred to as Graph Convolutional Neural Networks (GCNN). Convolution on
graphs has been achieved mainly in two forms: spectral and spatial
convolutions. Due to the higher flexibility in exploring and exploiting the
graph structure of data, recently, there is an increasing interest in
investigating the possibilities that the spatial approach can offer. The idea
of finding a way to adapt the network behaviour to the inputs they process to
maximize the total performances has aroused much interest in the neural
networks literature over the years. This paper presents a novel method to adapt
the behaviour of a GCNN to the input proposing two ways to perform spatial
convolution on graphs using input-based filters which are dynamically
generated. Our model also investigates the problem of discovering and refining
relations among nodes. The experimental assessment confirms the capabilities of
the proposed approach, which achieves satisfying results using simple
architectures with a low number of filters.
- Abstract(参考訳): 過去数年間で、通常複雑な関係を持つグラフとして表現される非ユークリッド領域から生成されるデータが増えており、グラフニューラルネットワーク(gnn)は、グラフ構造データを処理する可能性から高い関心を集めている。
特に、GNNアーキテクチャの拡張(一般的にはGCNN(Graph Convolutional Neural Networks)と呼ばれる)を使用してグラフ上で畳み込みを行う可能性を探ることに強い関心がある。
グラフ上の畳み込みは主にスペクトル畳み込みと空間畳み込みの2つの形式で達成されている。
データのグラフ構造を探索・活用する際の柔軟性の高さから,近年,空間的アプローチがもたらす可能性の調査への関心が高まっている。
ネットワークの動作を処理した入力に適応させて全体のパフォーマンスを最大化する方法を見つけるというアイデアは、長年にわたってニューラルネットワークの文献に多くの関心を寄せてきた。
本稿では,動的に生成する入力ベースフィルタを用いて,グラフ上の空間畳み込みを行う2つの方法を提案する入力に対して,gcnnの挙動を適応させる新しい手法を提案する。
また,ノード間の関係の発見と精錬の問題も検討した。
実験により,フィルタ数が少ない単純なアーキテクチャを用いて,提案手法の有効性を確認した。
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