論文の概要: Toward the Analysis of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00115v1
• Date: Sat, 1 Jan 2022 04:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 15:15:40.259909
• Title: Toward the Analysis of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの解析に向けて
• Authors: Thanh-Dat Nguyen, Thanh Le-Cong, ThanhVu H. Nguyen, Xuan-Bach D. Le, Quyet-Thang Huynh
• 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分析のための堅牢なフレームワークとして登場した。 本稿では,GNNをフィードフォワードニューラルネットワーク(Feed Forward Neural Networks:FFNN)に変換し,既存のFFNN分析を再利用することで,GNNの分析手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0412114420493723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have recently emerged as a robust framework for graph-structured data. They have been applied to many problems such as knowledge graph analysis, social networks recommendation, and even Covid19 detection and vaccine developments. However, unlike other deep neural networks such as Feed Forward Neural Networks (FFNNs), few analyses such as verification and property inferences exist, potentially due to dynamic behaviors of GNNs, which can take arbitrary graphs as input, whereas FFNNs which only take fixed size numerical vectors as inputs. This paper proposes an approach to analyze GNNs by converting them into FFNNs and reusing existing FFNNs analyses. We discuss various designs to ensure the scalability and accuracy of the conversions. We illustrate our method on a study case of node classification. We believe that our approach opens new research directions for understanding and analyzing GNNs.
• 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堅牢なフレームワークとして最近登場した。 知識グラフ分析やソーシャルネットワークの推薦,さらにはCovid19の検出やワクチン開発など,多くの問題に適用されている。 しかし、フィードフォワードニューラルネットワーク(ffnn)のような他のディープニューラルネットワークとは異なり、検証や特性推論のような分析は存在せず、任意のグラフを入力として扱うことができるgnnの動的振る舞いによる可能性がある。 本稿では,GNNをFFNNに変換し,既存のFFNN分析を再利用することで,GNNの分析手法を提案する。 変換のスケーラビリティと精度を確保するために,様々な設計について論じる。 本稿では,ノード分類の研究事例について概説する。 我々は,GNNの理解と分析のための新たな研究の方向性を開拓する。

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