論文の概要: Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network for Semi-Supervised Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13059v1
• Date: Tue, 27 Jul 2021 19:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 14:07:21.407106
• Title: Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network for Semi-Supervised Node Classification
• Title（参考訳）: 半スーパービジョンノード分類のためのPairwise Factorized Graph Neural Network
• Authors: Yu Wang, Yuesong Shen, Daniel Cremers
• Abstract要約: 本稿では,グラフ全体を部分的に観測されたマルコフ確率場としてモデル化するEPFGNN(Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network)を提案する。 出力-出力関係をモデル化するための明示的なペアワイズ要素を含み、入力-出力関係をモデル化するためにGNNバックボーンを使用する。 本研究では,グラフ上での半教師付きノード分類の性能を効果的に向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.06717774425588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Node features and structural information of a graph are both crucial for semi-supervised node classification problems. A variety of graph neural network (GNN) based approaches have been proposed to tackle these problems, which typically determine output labels through feature aggregation. This can be problematic, as it implies conditional independence of output nodes given hidden representations, despite their direct connections in the graph. To learn the direct influence among output nodes in a graph, we propose the Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network (EPFGNN), which models the whole graph as a partially observed Markov Random Field. It contains explicit pairwise factors to model output-output relations and uses a GNN backbone to model input-output relations. To balance model complexity and expressivity, the pairwise factors have a shared component and a separate scaling coefficient for each edge. We apply the EM algorithm to train our model, and utilize a star-shaped piecewise likelihood for the tractable surrogate objective. We conduct experiments on various datasets, which shows that our model can effectively improve the performance for semi-supervised node classification on graphs.
• Abstract（参考訳）: ノードの特徴とグラフの構造情報はどちらも半教師付きノード分類問題に不可欠である。 様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアプローチがこれらの問題に対処するために提案されている。 これは、グラフの直接接続にもかかわらず、隠れた表現が与えられた出力ノードの条件付き独立性を意味するため、問題となる可能性がある。 グラフ中の出力ノード間の直接的な影響を学習するために,グラフ全体を部分的に観測されたマルコフランダム場としてモデル化するEPFGNN(Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network)を提案する。 出力-出力関係をモデル化する明示的なペアワイズ要素を含み、gnnバックボーンを使用して入出力関係をモデル化する。 モデル複雑性と表現率のバランスをとるために、各エッジに共通成分と別個のスケーリング係数を有する。 EMアルゴリズムをモデルトレーニングに適用し、抽出可能なサロゲートの目的に対して星型の可能性を利用する。 様々なデータセットについて実験を行い,グラフ上の半教師付きノード分類の性能を効果的に向上できることを示した。

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