論文の概要: Gransformer: Transformer-based Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13655v3
• Date: Thu, 30 May 2024 18:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 00:04:47.823290
• Title: Gransformer: Transformer-based Graph Generation
• Title（参考訳）: Gransformer: Transformerベースのグラフ生成
• Authors: Ahmad Khajenezhad, Seyed Ali Osia, Mahmood Karimian, Hamid Beigy,
• Abstract要約: Gransformerは、グラフを生成するためのTransformerに基づくアルゴリズムである。 我々は、与えられたグラフの構造情報を利用するためにTransformerエンコーダを変更する。 また、ノードペア間のグラフベースの親しみ度尺度も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.161975556325796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have become widely used in various tasks, such as natural language processing and machine vision. This paper proposes Gransformer, an algorithm based on Transformer for generating graphs. We modify the Transformer encoder to exploit the structural information of the given graph. The attention mechanism is adapted to consider the presence or absence of edges between each pair of nodes. We also introduce a graph-based familiarity measure between node pairs that applies to both the attention and the positional encoding. This measure of familiarity is based on message-passing algorithms and contains structural information about the graph. Also, this measure is autoregressive, which allows our model to acquire the necessary conditional probabilities in a single forward pass. In the output layer, we also use a masked autoencoder for density estimation to efficiently model the sequential generation of dependent edges connected to each node. In addition, we propose a technique to prevent the model from generating isolated nodes without connection to preceding nodes by using BFS node orderings. We evaluate this method using synthetic and real-world datasets and compare it with related ones, including recurrent models and graph convolutional networks. Experimental results show that the proposed method performs comparatively to these methods.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理や機械ビジョンといった様々なタスクで広く使われている。 本稿では,グラフ生成のためのTransformerに基づくアルゴリズムであるGransformerを提案する。 我々は、与えられたグラフの構造情報を利用するためにTransformerエンコーダを変更する。 注意機構は、各ノード間のエッジの有無を考慮に入れられる。 また、注目度と位置エンコーディングの両方に適用されるノードペア間のグラフベースの親しみ度尺度も導入する。 この親しみの尺度は、メッセージパッシングアルゴリズムに基づいており、グラフに関する構造情報を含んでいる。 また,本手法は自己回帰的であり,1回の前方通過で必要条件付き確率を得ることが可能である。 出力層では,各ノードに接続された従属エッジの逐次生成を効率的にモデル化するために,マスク付きオートエンコーダを用いて密度推定を行う。 さらに,BFSノードオーダリングを用いて,先行ノードに接続することなく,モデルが孤立ノードを生成するのを防ぐ手法を提案する。 本手法は,合成および実世界のデータセットを用いて評価し,再帰モデルやグラフ畳み込みネットワークを含む関連するデータセットと比較する。 実験結果から,提案手法はこれらの手法と比較して高い性能を示した。

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