論文の概要: Deformable Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14438v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 07:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 15:44:02.551147
• Title: Deformable Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 変形可能なグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Jinyoung Park, Sungdong Yoo, Jihwan Park, Hyunwoo J. Kim
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの表現能力を大幅に改善した。 本稿では,複数の潜在空間における畳み込みを適応的に行うDeformable Graph Convolutional Networks (Deformable GCNs)を提案する。 我々のフレームワークはノードの位置埋め込みを同時に学習し、ノード間の関係をエンドツーエンドで決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.857403315970231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have significantly improved the representation power for graph-structured data. Despite of the recent success of GNNs, the graph convolution in most GNNs have two limitations. Since the graph convolution is performed in a small local neighborhood on the input graph, it is inherently incapable to capture long-range dependencies between distance nodes. In addition, when a node has neighbors that belong to different classes, i.e., heterophily, the aggregated messages from them often negatively affect representation learning. To address the two common problems of graph convolution, in this paper, we propose Deformable Graph Convolutional Networks (Deformable GCNs) that adaptively perform convolution in multiple latent spaces and capture short/long-range dependencies between nodes. Separated from node representations (features), our framework simultaneously learns the node positional embeddings (coordinates) to determine the relations between nodes in an end-to-end fashion. Depending on node position, the convolution kernels are deformed by deformation vectors and apply different transformations to its neighbor nodes. Our extensive experiments demonstrate that Deformable GCNs flexibly handles the heterophily and achieve the best performance in node classification tasks on six heterophilic graph datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの表現能力を大幅に改善した。 最近のGNNの成功にもかかわらず、ほとんどのGNNにおけるグラフの畳み込みには2つの制限がある。 グラフ畳み込みは入力グラフ上の小さなローカル近傍で実行されるため、本質的には距離ノード間の長距離依存関係をキャプチャできない。 さらに、ノードが異なるクラス、すなわちヘテロフィリに属する隣人を持っている場合、それらの集約されたメッセージは、しばしば表現学習に悪影響を及ぼす。 本稿では,複数の潜在空間における畳み込みを適応的に実行し,ノード間の短距離・長距離の依存関係をキャプチャする,変形可能なグラフ畳み込みネットワーク (deformable gcns) を提案する。 ノード表現(機能)から分離したフレームワークは,ノードの位置埋め込み(コーディネート)を同時に学習し,ノード間の関係をエンドツーエンドで決定する。 ノードの位置によっては、畳み込み核は変形ベクトルによって変形し、隣接するノードに異なる変換を適用する。 広範な実験により,変形可能なgcnがヘテロフィリを柔軟に処理し,6つのヘテロフィリエイトグラフデータセットのノード分類タスクにおいて最高の性能が得られることを示した。

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