論文の概要: SPECTRE : Spectral Conditioning Helps to Overcome the Expressivity Limits of One-shot Graph Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01613v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 16:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 13:03:29.787572
• Title: SPECTRE : Spectral Conditioning Helps to Overcome the Expressivity Limits of One-shot Graph Generators
• Title（参考訳）: spectre : スペクトル条件付けはワンショットグラフ生成器の表現限界を克服するのに役立つ
• Authors: Karolis Martinkus, Andreas Loukas, Nathana\"el Perraudin, Roger Wattenhofer
• Abstract要約: 我々の新しいGANはSPECTREと呼ばれ、従来よりもずっと大きなグラフをワンショットで生成できる。 SPECTREは、過度に適合せず、自動回帰発電機の23倍から30倍の速さで、ベストコンペティターよりも4倍から170倍の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.790828952668406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We approach the graph generation problem from a spectral perspective by first generating the dominant parts of the graph Laplacian spectrum and then building a graph matching these eigenvalues and eigenvectors. Spectral conditioning allows for direct modeling of the global and local graph structure and helps to overcome the expressivity and mode collapse issues of one-shot graph generators. Our novel GAN, called SPECTRE, enables the one-shot generation of much larger graphs than previously possible with one-shot models. SPECTRE outperforms state-of-the-art deep autoregressive generators in terms of modeling fidelity, while also avoiding expensive sequential generation and dependence on node ordering. A case in point, in sizable synthetic and real-world graphs SPECTRE achieves a 4-to-170 fold improvement over the best competitor that does not overfit and is 23-to-30 times faster than autoregressive generators.
• Abstract（参考訳）: まずグラフラプラシアスペクトルの優位部分を生成し,これらの固有値と固有ベクトルに一致するグラフを構築することで,スペクトルの観点からグラフ生成問題にアプローチする。 スペクトル条件付けは、大域および局所グラフ構造の直接モデリングを可能にし、ワンショットグラフ生成器の表現性とモード崩壊問題を克服するのに役立つ。 我々の新しいGANはSPECTREと呼ばれ、従来よりもずっと大きなグラフのワンショット生成を可能にする。 SPECTREは、高コストなシーケンシャルな生成とノード順序への依存を回避しつつ、モデリング忠実度の観点から最先端の自己回帰ジェネレータよりも優れている。 ある点において、SPECTREは、過度に適合せず、自己回帰生成器の23倍から30倍の速さで、最高の競合相手よりも4倍から170倍の改善を達成している。

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