論文の概要: Graph Neural Diffusion Networks for Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09698v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 02:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:41:45.762376
• Title: Graph Neural Diffusion Networks for Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Wei Ye, Zexi Huang, Yunqi Hong, Ambuj Singh
• Abstract要約: Graph Convolutional Networks (GCN)は、グラフに基づく半教師付き学習のパイオニアモデルである。 本稿では,局所的およびグローバルな近隣情報を利用したニューラルネット(グラフニューラルディフュージョンネットワーク)と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 ニューラルネットワークの採用により、ニューラルネットワークの拡散は異なるデータセットに適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.376489604292251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Convolutional Networks (GCN) is a pioneering model for graph-based semi-supervised learning. However, GCN does not perform well on sparsely-labeled graphs. Its two-layer version cannot effectively propagate the label information to the whole graph structure (i.e., the under-smoothing problem) while its deep version over-smoothens and is hard to train (i.e., the over-smoothing problem). To solve these two issues, we propose a new graph neural network called GND-Nets (for Graph Neural Diffusion Networks) that exploits the local and global neighborhood information of a vertex in a single layer. Exploiting the shallow network mitigates the over-smoothing problem while exploiting the local and global neighborhood information mitigates the under-smoothing problem. The utilization of the local and global neighborhood information of a vertex is achieved by a new graph diffusion method called neural diffusions, which integrate neural networks into the conventional linear and nonlinear graph diffusions. The adoption of neural networks makes neural diffusions adaptable to different datasets. Extensive experiments on various sparsely-labeled graphs verify the effectiveness and efficiency of GND-Nets compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: Graph Convolutional Networks (GCN)は、グラフに基づく半教師付き学習のパイオニアモデルである。 しかし、GCNは疎ラベルグラフではうまく機能しない。 その2層バージョンはラベル情報をグラフ構造全体に効果的に伝播することができない(すなわち、スムーシング問題)が、深いバージョンはスムーヘンを過剰に扱い、訓練が難しい(すなわち、オーバースモーシング問題)。 これら2つの問題を解決するために,単一の層内の頂点の局所的および大域的近傍情報を利用するGND-Nets(Graph Neural Diffusion Networks)というグラフニューラルネットワークを提案する。 浅層ネットワークの活用は, 局所的およびグローバル的近傍情報を活用することで, 過喫煙問題を緩和する。 頂点の局所的および大域的近傍情報の利用は、ニューラルネットワークを従来の線形および非線形グラフ拡散に統合するニューラル拡散と呼ばれる新しいグラフ拡散法によって達成される。 ニューラルネットワークの採用により、ニューラルネットワークの拡散は異なるデータセットに適応できる。 各種スパースラベルグラフの広範囲な実験により、GND-Netsの有効性と効率を最先端のアプローチと比較して検証する。

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