論文の概要: Continuous-Depth Neural Models for Dynamic Graph Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11581v1
- Date: Tue, 22 Jun 2021 07:30:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 15:16:47.666707
- Title: Continuous-Depth Neural Models for Dynamic Graph Prediction
- Title（参考訳）: 動的グラフ予測のための連続深度ニューラルモデル
- Authors: Michael Poli, Stefano Massaroli, Clayton M. Rabideau, Junyoung Park,
Atsushi Yamashita, Hajime Asama, Jinkyoo Park
- Abstract要約: 連続深度グラフニューラルネットワーク(GNN)の枠組みを紹介する。
ニューラルグラフ微分方程式(ニューラルグラフ微分方程式)は、GNNに対抗して形式化される。
その結果、遺伝的制御ネットワークにおけるトラフィック予測や予測など、アプリケーション全体にわたって提案されたモデルの有効性が証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.89981677708299
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the framework of continuous-depth graph neural networks (GNNs).
Neural graph differential equations (Neural GDEs) are formalized as the
counterpart to GNNs where the input-output relationship is determined by a
continuum of GNN layers, blending discrete topological structures and
differential equations. The proposed framework is shown to be compatible with
static GNN models and is extended to dynamic and stochastic settings through
hybrid dynamical system theory. Here, Neural GDEs improve performance by
exploiting the underlying dynamics geometry, further introducing the ability to
accommodate irregularly sampled data. Results prove the effectiveness of the
proposed models across applications, such as traffic forecasting or prediction
in genetic regulatory networks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,連続深度グラフニューラルネットワーク(GNN)の枠組みを紹介する。
神経グラフ微分方程式 (neural gdes) は、gnn 層の連続体によって入出力関係が決定される gnn に対応するものとして形式化され、離散位相構造と微分方程式が混合される。
提案フレームワークは静的GNNモデルと互換性があり,ハイブリッド力学系理論により動的および確率的設定に拡張されている。
ここでは、Neural GDEは基礎となる動的幾何を利用してパフォーマンスを改善し、さらに不規則にサンプリングされたデータに適応する機能を導入する。
その結果, 遺伝的規制ネットワークにおけるトラヒック予測や予測など, アプリケーション間における提案モデルの有効性が実証された。
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