論文の概要: Dynamic Graph Echo State Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08565v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 12:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 21:02:13.344087
• Title: Dynamic Graph Echo State Networks
• Title（参考訳）: 動的グラフエコー状態ネットワーク
• Authors: Domenico Tortorella, Alessio Micheli
• Abstract要約: 動的時間グラフの効率的な処理のためのグラフエコー状態ネットワークの拡張を提案する。 我々のモデルは、トレーニングを必要とせず、各タイミングで更新される動的グラフのベクトル符号化を提供する。 実験では、12の分散プロセス分類タスクにおいて、近似時間グラフカーネルに匹敵する精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.900741510492754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic temporal graphs represent evolving relations between entities, e.g. interactions between social network users or infection spreading. We propose an extension of graph echo state networks for the efficient processing of dynamic temporal graphs, with a sufficient condition for their echo state property, and an experimental analysis of reservoir layout impact. Compared to temporal graph kernels that need to hold the entire history of vertex interactions, our model provides a vector encoding for the dynamic graph that is updated at each time-step without requiring training. Experiments show accuracy comparable to approximate temporal graph kernels on twelve dissemination process classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 動的時間グラフは、ソーシャルネットワークユーザ間の相互作用や感染拡大など、エンティティ間の進化的な関係を表す。 動的時間グラフの効率的な処理のためのグラフエコー状態ネットワークの拡張を提案し、そのエコー状態特性に十分な条件と貯水池レイアウトの影響を実験的に解析する。 頂点相互作用の全履歴を保持する必要のある時間グラフカーネルと比較して、我々のモデルは、トレーニングを必要とせずに各時点に更新される動的グラフのベクトルエンコーディングを提供する。 実験は12の拡散過程分類タスクにおける近似時間グラフカーネルに匹敵する精度を示す。

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