論文の概要: AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based on AdaBoosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06452v1
• Date: Sat, 14 Aug 2021 03:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 14:46:35.502354
• Title: AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based on AdaBoosting
• Title（参考訳）: AdaGNN: AdaBoostingに基づくGNNのためのマルチモーダル潜在表現メタラーナ
• Authors: Qinyi Zhu, Yiou Xiao
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、固有のネットワーク機能の抽出に重点を置いている。 GNNのための強化型メタラーナを提案する。 AdaGNNは、リッチで多様なノード近傍情報を持つアプリケーションに対して非常によく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a special field in deep learning, Graph Neural Networks (GNNs) focus on extracting intrinsic network features and have drawn unprecedented popularity in both academia and industry. Most of the state-of-the-art GNN models offer expressive, robust, scalable and inductive solutions empowering social network recommender systems with rich network features that are computationally difficult to leverage with graph traversal based methods. Most recent GNNs follow an encoder-decoder paradigm to encode high dimensional heterogeneous information from a subgraph onto one low dimensional embedding space. However, one single embedding space usually fails to capture all aspects of graph signals. In this work, we propose boosting-based meta learner for GNNs, which automatically learns multiple projections and the corresponding embedding spaces that captures different aspects of the graph signals. As a result, similarities between sub-graphs are quantified by embedding proximity on multiple embedding spaces. AdaGNN performs exceptionally well for applications with rich and diverse node neighborhood information. Moreover, AdaGNN is compatible with any inductive GNNs for both node-level and edge-level tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの特殊分野として、グラフニューラルネットワーク(GNN)は固有のネットワーク特徴の抽出に重点を置いており、学術と産業の両方で前例のない人気を得ている。 最先端のgnnモデルの多くは、グラフトラバーサルベースの方法での計算処理が難しいリッチなネットワーク機能を備えたソーシャルネットワークレコメンダシステムに対して、表現豊かで堅牢でスケーラブルでインダクティブなソリューションを提供します。 最近のGNNは、部分グラフから1つの低次元埋め込み空間へ高次元の異種情報を符号化するエンコーダ・デコーダのパラダイムに従っている。 しかし、1つの埋め込み空間は通常、グラフ信号の全ての側面を捉えない。 本研究では,複数のプロジェクションと,グラフ信号の異なる側面をキャプチャする埋め込み空間を自動的に学習する,GNNのためのブースティングベースメタラーナを提案する。 その結果、サブグラフ間の類似性を複数の埋め込み空間に近接して定量化する。 AdaGNNは、リッチで多様なノード近傍情報を持つアプリケーションに対して非常によく機能する。 さらに、AdaGNNはノードレベルとエッジレベルの両方のタスクに対して誘導GNNと互換性がある。

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