論文の概要: Adversarially Regularized Graph Attention Networks for Inductive Learning on Partially Labeled Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03393v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 07:43:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 17:32:43.688814
• Title: Adversarially Regularized Graph Attention Networks for Inductive Learning on Partially Labeled Graphs
• Title（参考訳）: 部分ラベルグラフを用いた帰納学習のための逆正則グラフ注意ネットワーク
• Authors: Jiaren Xiao, Quanyu Dai, Xiaochen Xie, James Lam, Ka-Wai Kwok
• Abstract要約: グラフ上の半教師付き学習のための新しい帰納的埋め込み法を提案する。 本手法は,近隣からの情報を集約するパラメトリック関数を学習してノード表現を生成する。 敵の訓練は、学習された表現を事前の分布に合わせるように強制する外部正規化として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.535832029902475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph embedding is a general approach to tackling graph-analytic problems by encoding nodes into low-dimensional representations. Most existing embedding methods are transductive since the information of all nodes is required in training, including those to be predicted. In this paper, we propose a novel inductive embedding method for semi-supervised learning on graphs. This method generates node representations by learning a parametric function to aggregate information from the neighborhood using an attention mechanism, and hence naturally generalizes to previously unseen nodes. Furthermore, adversarial training serves as an external regularization enforcing the learned representations to match a prior distribution for improving robustness and generalization ability. Experiments on real-world clean or noisy graphs are used to demonstrate the effectiveness of this approach.
• Abstract（参考訳）: グラフ埋め込みは、ノードを低次元表現にエンコードすることでグラフ解析問題に取り組む一般的なアプローチである。 既存の埋め込み手法の多くは、予測されるノードを含むすべてのノードの情報を必要とするため、トランスダクティブである。 本稿では,グラフ上の半教師付き学習のための新しい帰納的埋め込み法を提案する。 この方法は、注意機構を用いて近隣から情報を集約するパラメトリック関数を学習してノード表現を生成し、従って自然に未認識のノードに一般化する。 さらに、敵意訓練は、学習された表現を事前分布に適合させる外部正規化として機能し、堅牢性と一般化能力を向上させる。 実世界のクリーングラフやノイズグラフの実験は、このアプローチの有効性を示すために用いられる。

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