論文の概要: FDGATII : Fast Dynamic Graph Attention with Initial Residual and Identity Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11464v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 20:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:34:33.879442
• Title: FDGATII : Fast Dynamic Graph Attention with Initial Residual and Identity Mapping
• Title（参考訳）: FDGATII : 初期残像とアイデンティティマッピングを用いた高速ダイナミックグラフアテンション
• Authors: Gayan K. Kulatilleke, Marius Portmann, Ryan Ko, Shekhar S. Chandra
• Abstract要約: 本稿では,注目機構が選択情報に注目する能力に触発された新しいグラフニューラルネットワークFDGATIIを提案する。 FDG ATII は設計において本質的に並列化可能であり、操作ではホイット効率がよい。 FDG ATII は GAT と GCN をベースとしたベンチマークにおいて,完全教師付きタスクの精度と性能に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39373541926236766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Graph Neural Networks have gained popularity in multiple domains, graph-structured input remains a major challenge due to (a) over-smoothing, (b) noisy neighbours (heterophily), and (c) the suspended animation problem. To address all these problems simultaneously, we propose a novel graph neural network FDGATII, inspired by attention mechanism's ability to focus on selective information supplemented with two feature preserving mechanisms. FDGATII combines Initial Residuals and Identity Mapping with the more expressive dynamic self-attention to handle noise prevalent from the neighbourhoods in heterophilic data sets. By using sparse dynamic attention, FDGATII is inherently parallelizable in design, whist efficient in operation; thus theoretically able to scale to arbitrary graphs with ease. Our approach has been extensively evaluated on 7 datasets. We show that FDGATII outperforms GAT and GCN based benchmarks in accuracy and performance on fully supervised tasks, obtaining state-of-the-art results on Chameleon and Cornell datasets with zero domain-specific graph pre-processing, and demonstrate its versatility and fairness.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは複数の領域で人気を得ているが、グラフ構造入力は依然として大きな課題である。 (a)余計なこと。 (b)うるさい隣人(ヘテロフィリー)、及び (c) 停止アニメーション問題。 これらの問題を同時に解決するために,注目機構が2つの特徴保存機構を補足した選択情報に注目する能力に着想を得た,新しいグラフニューラルネットワークFDGATIIを提案する。 FDGATIIは、初期残差とアイデンティティマッピングと、より表現力のある動的自己アテンションを組み合わせることで、ヘテロ親和性データセットの近傍から発生するノイズを処理する。 fdgatiiは本質的に設計において並列可能であり、操作が効率的であり、理論的には任意のグラフに容易にスケールできる。 われわれのアプローチは7つのデータセットで広く評価されている。 FDGATII は GAT と GCN ベースのベンチマークを完全教師付きタスクの精度と性能で上回り、Chameleon と Cornell のデータセットに対して、ドメイン固有のグラフ前処理がゼロで、その汎用性と公平性を示す。

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