論文の概要: Bayesian Graph Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07823v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 01:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 14:02:36.428879
• Title: Bayesian Graph Contrastive Learning
• Title（参考訳）: ベイズグラフの対比学習
• Authors: Arman Hasanzadeh, Mohammadreza Armandpour, Ehsan Hajiramezanali, Mingyuan Zhou, Nick Duffield, Krishna Narayanan
• Abstract要約: 本稿では,ランダムな拡張がエンコーダにつながることを示すグラフコントラスト学習手法の新たな視点を提案する。 提案手法は,各ノードを決定論的ベクトルに埋め込む既存の手法とは対照的に,各ノードを潜在空間の分布で表現する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける既存の最先端手法と比較して,性能が大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.36652660268726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has become a key component of self-supervised learning approaches for graph-structured data. However, despite their success, existing graph contrastive learning methods are incapable of uncertainty quantification for node representations or their downstream tasks, limiting their application in high-stakes domains. In this paper, we propose a novel Bayesian perspective of graph contrastive learning methods showing random augmentations leads to stochastic encoders. As a result, our proposed method represents each node by a distribution in the latent space in contrast to existing techniques which embed each node to a deterministic vector. By learning distributional representations, we provide uncertainty estimates in downstream graph analytics tasks and increase the expressive power of the predictive model. In addition, we propose a Bayesian framework to infer the probability of perturbations in each view of the contrastive model, eliminating the need for a computationally expensive search for hyperparameter tuning. We empirically show a considerable improvement in performance compared to existing state-of-the-art methods on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は,グラフ構造化データの自己教師型学習手法の重要な構成要素となっている。 しかし、その成功にもかかわらず、既存のグラフコントラスト学習手法はノード表現や下流タスクの不確実な定量化ができず、高い領域での応用を制限している。 本稿では,確率的エンコーダに結びつくランダムな拡張を示すグラフコントラスト学習手法のベイズ的視点を提案する。 その結果,提案手法は,各ノードを決定論的ベクトルに埋め込む既存の手法とは対照的に,各ノードを潜在空間の分布で表現する。 分布表現を学習することにより,下流グラフ分析タスクにおける不確実性推定を行い,予測モデルの表現力を高める。 さらに,コントラストモデルの各視点における摂動の確率を推定するベイズ的枠組みを提案し,計算コストのかかるハイパーパラメータチューニングの探索の必要性を排除した。 いくつかのベンチマークデータセットにおける既存の最先端手法と比較して,パフォーマンスが著しく向上したことを実証的に示す。

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