論文の概要: SoGCN: Second-Order Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07141v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 03:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 14:44:13.686117
• Title: SoGCN: Second-Order Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: SoGCN: 2次グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Peihao Wang, Yuehao Wang, Hua Lin, Jianbo Shi
• Abstract要約: 多層二階グラフ畳み込み(SoGC)は任意の係数でスペクトルフィルタを表現するのに十分であることを示す。 We build our Second-Order Graph Convolutional Networks (SoGCN) with SoGC and design a synthetic dataset to verify its filter fitabilities。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.840026487716404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCN) with multi-hop aggregation is more expressive than one-hop GCN but suffers from higher model complexity. Finding the shortest aggregation range that achieves comparable expressiveness and minimizes this side effect remains an open question. We answer this question by showing that multi-layer second-order graph convolution (SoGC) is sufficient to attain the ability of expressing polynomial spectral filters with arbitrary coefficients. Compared to models with one-hop aggregation, multi-hop propagation, and jump connections, SoGC possesses filter representational completeness while being lightweight, efficient, and easy to implement. Thereby, we suggest that SoGC is a simple design capable of forming the basic building block of GCNs, playing the same role as $3 \times 3$ kernels in CNNs. We build our Second-Order Graph Convolutional Networks (SoGCN) with SoGC and design a synthetic dataset to verify its filter fitting capability to validate these points. For real-world tasks, we present the state-of-the-art performance of SoGCN on the benchmark of node classification, graph classification, and graph regression datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチホップアグリゲーションを持つグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、1ホップGCNよりも表現力が高いが、モデルの複雑さに悩まされている。 同等の表現性を達成し、この副作用を最小限にする最短集約範囲を見つけることは、未解決の問題である。 本稿では,多層二階グラフ畳み込み(sogc)により任意の係数の多項式スペクトルフィルタを表現できることを示すことで,この疑問に答える。 単一ホップアグリゲーション、マルチホップ伝搬、ジャンプ接続を持つモデルと比較すると、sogcは軽量で効率的で実装が容易なフィルタ表現完全性を持っている。 そこで我々は,GCNの基本構築ブロックを形成するためのシンプルな設計であり,CNNの3ドル3ドルカーネルと同じ役割を果たすことを示唆した。 我々は2次グラフ畳み込みネットワーク(sogcn)をsoccで構築し,それらの点を検証するフィルタ適合性を検証するための合成データセットを設計する。 実世界のタスクに対しては,ノード分類,グラフ分類,グラフ回帰データセットのベンチマーク上で,SoGCNの最先端性能を示す。

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