論文の概要: Topological Relational Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15529v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 04:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 22:45:52.944621
• Title: Topological Relational Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフのトポロジ的関係学習
• Authors: Yuzhou Chen, Baris Coskunuzer, Yulia R. Gel
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ分類と表現学習のための強力なツールとして登場した。 本稿では,GNNに高階グラフ情報を統合可能な新しいトポロジカルリレーショナル推論(TRI)を提案する。 新しいTRI-GNNは、6つの7つのグラフで14の最先端のベースラインを上回り、摂動に対して高い堅牢性を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4692806302088868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have emerged as a powerful tool for graph classification and representation learning. However, GNNs tend to suffer from over-smoothing problems and are vulnerable to graph perturbations. To address these challenges, we propose a novel topological neural framework of topological relational inference (TRI) which allows for integrating higher-order graph information to GNNs and for systematically learning a local graph structure. The key idea is to rewire the original graph by using the persistent homology of the small neighborhoods of nodes and then to incorporate the extracted topological summaries as the side information into the local algorithm. As a result, the new framework enables us to harness both the conventional information on the graph structure and information on the graph higher order topological properties. We derive theoretical stability guarantees for the new local topological representation and discuss their implications on the graph algebraic connectivity. The experimental results on node classification tasks demonstrate that the new TRI-GNN outperforms all 14 state-of-the-art baselines on 6 out 7 graphs and exhibit higher robustness to perturbations, yielding up to 10\% better performance under noisy scenarios.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ分類と表現学習の強力なツールとして登場した。 しかし、GNNは過度に滑らかな問題に悩まされ、グラフの摂動に弱い傾向にある。 これらの課題に対処するため,我々は,高次グラフ情報をgnnに統合し,局所グラフ構造を体系的に学習する,トポロジカル関係推論(tri)の新たなトポロジカルニューラルフレームワークを提案する。 鍵となる考え方は、ノードの小さな近傍の永続的ホモロジーを用いて元のグラフを再構成し、抽出したトポロジ的要約を局所アルゴリズムの側情報として組み込むことである。 その結果,グラフ構造に関する従来の情報と,グラフ上の高次位相特性に関する情報の両方を利用することが可能となった。 我々は、新しい局所位相表現に対する理論的安定性の保証を導出し、それらのグラフ代数的接続性への影響について論じる。 ノード分類タスクにおける実験の結果,新しいtri-gnnは,6つの7つのグラフにおいて14の最先端ベースラインを上回り,摂動に対して高い頑健性を示し,雑音条件下では最大10-%の優れた性能が得られることがわかった。

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