論文の概要: Adaptive Filters in Graph Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10377v4
• Date: Mon, 14 Aug 2023 08:26:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 23:54:28.368289
• Title: Adaptive 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適応フィルタ
• 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手法を提案する入力に対して,ConvGNNの振る舞い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 witnessed the availability of an 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 (ConvGNN). 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, there is recently 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 ConvGNN to the input proposing a method to perform spatial convolution on graphs using input-specific filters, which are dynamically generated from nodes feature vectors. The experimental assessment confirms the capabilities of the proposed approach, which achieves satisfying results using a low number of filters.
• Abstract（参考訳）: ここ数年私たちは、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の増加を目撃し、グラフ構造データを処理する可能性からグラフニューラルネットワーク(gnn)が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Graph Convolutional Neural Networks (ConvGNN)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し、活用する際の柔軟性の向上により、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,ノード特徴ベクトルから動的に生成される入力固有フィルタを用いて,グラフ上の空間畳み込みを行う手法を提案する入力に対して,convgnnの挙動を適応させる新しい手法を提案する。 実験により,低数のフィルタを用いて満足度を達成できる提案手法の有効性が確認された。

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