論文の概要: Stochastic Iterative Graph Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02206v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 02:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 07:24:42.454222
• Title: Stochastic Iterative Graph Matching
• Title（参考訳）: 確率的反復グラフマッチング
• Authors: Linfeng Liu, Michael C. Hughes, Soha Hassoun, Li-Ping Liu
• Abstract要約: 本稿では,グラフマッチング問題に対処する新しいモデルであるIterative Graph MAtchingを提案する。 我々のモデルはグラフ対のマッチングの分布を定義し、モデルが様々な可能なマッチングを探索できるようにする。 我々は、生化学やコンピュータビジョンの応用と同様に、合成グラフデータセットにまたがる広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.128153575173213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works leveraging Graph Neural Networks to approach graph matching tasks have shown promising results. Recent progress in learning discrete distributions poses new opportunities for learning graph matching models. In this work, we propose a new model, Stochastic Iterative Graph MAtching (SIGMA), to address the graph matching problem. Our model defines a distribution of matchings for a graph pair so the model can explore a wide range of possible matchings. We further introduce a novel multi-step matching procedure, which learns how to refine a graph pair's matching results incrementally. The model also includes dummy nodes so that the model does not have to find matchings for nodes without correspondence. We fit this model to data via scalable stochastic optimization. We conduct extensive experiments across synthetic graph datasets as well as biochemistry and computer vision applications. Across all tasks, our results show that SIGMA can produce significantly improved graph matching results compared to state-of-the-art models. Ablation studies verify that each of our components (stochastic training, iterative matching, and dummy nodes) offers noticeable improvement.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークを利用してグラフマッチングタスクにアプローチする最近の研究は、有望な結果を示している。 離散分布学習の最近の進歩は、グラフマッチングモデルを学ぶ新しい機会をもたらす。 本研究では,グラフマッチング問題に対処するための新しいモデル,確率的反復グラフマッチング(sigma)を提案する。 我々のモデルはグラフ対のマッチングの分布を定義し、モデルが様々な可能なマッチングを探索できるようにする。 さらに,グラフペアのマッチング結果を段階的に洗練する方法を学習する,新しい多段階マッチング手順を提案する。 このモデルにはダミーノードも含まれており、モデルが対応せずにノードのマッチングを見つける必要がない。 このモデルをスケーラブルな確率最適化によってデータに適合させる。 我々は、合成グラフデータセットおよび生化学およびコンピュータビジョン応用に関する広範囲な実験を行う。 全てのタスクにおいて、SIGMAは最先端モデルと比較してグラフマッチング結果を大幅に改善できることを示す。 アブレーション研究により,各成分(stochastic training, iterative matching, dummy node)が著しく改善することを確認した。

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