論文の概要: Graph Kernel Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07436v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 21:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 11:37:45.632415
• Title: Graph Kernel Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフカーネルニューラルネットワーク
• Authors: Luca Cosmo, Giorgia Minello, Alessandro Bicciato, Michael Bronstein, Emanuele Rodolà, Luca Rossi, Andrea Torsello,
• Abstract要約: 本稿では、グラフ上の内部積を計算するカーネル関数であるグラフカーネルを用いて、標準畳み込み演算子をグラフ領域に拡張することを提案する。 これにより、入力グラフの埋め込みを計算する必要のない完全に構造的なモデルを定義することができる。 私たちのアーキテクチャでは,任意の種類のグラフカーネルをプラグインすることが可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.91024360329517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The convolution operator at the core of many modern neural architectures can effectively be seen as performing a dot product between an input matrix and a filter. While this is readily applicable to data such as images, which can be represented as regular grids in the Euclidean space, extending the convolution operator to work on graphs proves more challenging, due to their irregular structure. In this paper, we propose to use graph kernels, i.e. kernel functions that compute an inner product on graphs, to extend the standard convolution operator to the graph domain. This allows us to define an entirely structural model that does not require computing the embedding of the input graph. Our architecture allows to plug-in any type of graph kernels and has the added benefit of providing some interpretability in terms of the structural masks that are learned during the training process, similarly to what happens for convolutional masks in traditional convolutional neural networks. We perform an extensive ablation study to investigate the model hyper-parameters' impact and show that our model achieves competitive performance on standard graph classification and regression datasets.
• Abstract（参考訳）: 多くの現代のニューラルアーキテクチャの中核にある畳み込み演算子は、入力行列とフィルタの間のドット積を効果的に実行していると見なすことができる。 これはユークリッド空間の正則格子として表現できる画像などのデータに容易に適用できるが、畳み込み作用素をグラフ上で動くように拡張することは、不規則な構造のためより困難である。 本稿では,グラフ上の内部積を計算するカーネル関数であるグラフカーネルを用いて,標準畳み込み演算子をグラフ領域に拡張することを提案する。 これにより、入力グラフの埋め込みを計算する必要のない完全に構造的なモデルを定義することができる。 私たちのアーキテクチャは、あらゆる種類のグラフカーネルをプラグインすることができ、従来の畳み込みニューラルネットワークにおける畳み込みマスクに何が起こるかと同じように、トレーニングプロセス中に学習された構造マスクに関して、いくつかの解釈可能性を提供するというメリットも備えています。 モデルハイパーパラメータの影響について広範囲にわたるアブレーション研究を行い,標準グラフ分類および回帰データセット上での競合性能を示す。

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