論文の概要: Pointspectrum: Equivariance Meets Laplacian Filtering for Graph
Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02358v2
- Date: Tue, 7 Sep 2021 06:35:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-08 11:24:00.847697
- Title: Pointspectrum: Equivariance Meets Laplacian Filtering for Graph
Representation Learning
- Title(参考訳): Pointspectrum: 等価性はグラフ表現学習のためのラプラシアンフィルタと出会う
- Authors: Marinos Poiitis, Pavlos Sermpezis, Athena Vakali
- Abstract要約: グラフ表現学習(GRL)は、現代のグラフデータマイニングおよび学習タスクに欠かせないものとなっている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は最先端のGRLアーキテクチャで使用されているが、過度なスムース化に悩まされていることが示されている。
本稿では,グラフの構造を考慮に入れたスペクトル法であるPointSpectrumを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7875603451557063
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph Representation Learning (GRL) has become essential for modern graph
data mining and learning tasks. GRL aims to capture the graph's structural
information and exploit it in combination with node and edge attributes to
compute low-dimensional representations. While Graph Neural Networks (GNNs)
have been used in state-of-the-art GRL architectures, they have been shown to
suffer from over smoothing when many GNN layers need to be stacked. In a
different GRL approach, spectral methods based on graph filtering have emerged
addressing over smoothing; however, up to now, they employ traditional neural
networks that cannot efficiently exploit the structure of graph data. Motivated
by this, we propose PointSpectrum, a spectral method that incorporates a set
equivariant network to account for a graph's structure. PointSpectrum enhances
the efficiency and expressiveness of spectral methods, while it outperforms or
competes with state-of-the-art GRL methods. Overall, PointSpectrum addresses
over smoothing by employing a graph filter and captures a graph's structure
through set equivariance, lying on the intersection of GNNs and spectral
methods. Our findings are promising for the benefits and applicability of this
architectural shift for spectral methods and GRL.
- Abstract(参考訳): グラフ表現学習(GRL)は、現代のグラフデータマイニングおよび学習タスクに欠かせないものとなっている。
GRLはグラフの構造情報を取り込み、ノードやエッジ属性と組み合わせて低次元表現を計算することを目的としている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は最先端のGRLアーキテクチャで使用されているが、多くのGNN層を積み重ねる必要がある場合、過度なスムース化に悩まされていることが示されている。
別のgrlアプローチでは、グラフフィルタリングに基づくスペクトル手法がスムース化に対処しているが、これまではグラフデータの構造を効率的に活用できない従来のニューラルネットワークを採用している。
そこで我々は, グラフの構造を考慮に入れた, 集合同変ネットワークを組み込んだスペクトル法であるPointSpectrumを提案する。
PointSpectrumはスペクトル法の効率性と表現性を向上し、最先端のGRL法よりも優れ、競合する。
全体として、ポイントスペクトラムはグラフフィルタを用いて平滑化を克服し、gnnとスペクトル法の交点にある集合同分散を通じてグラフの構造をキャプチャする。
本研究の成果は,スペクトル法とGRLのアーキテクチャシフトのメリットと適用性を示すものである。
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