論文の概要: A generative neural network model for random dot product graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07634v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 19:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 05:56:42.106005
• Title: A generative neural network model for random dot product graphs
• Title（参考訳）: ランダムドット積グラフのための生成ニューラルネットワークモデル
• Authors: Vittorio Loprinzo and Laurent Younes
• Abstract要約: GraphMoEは、ランダムグラフの生成モデルを学ぶための新しいアプローチである。 ニューラルネットワークは、モーメント推定器を用いて、ランダムグラフのクラスの分布と一致するように訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1421942894219896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present GraphMoE, a novel neural network-based approach to learning generative models for random graphs. The neural network is trained to match the distribution of a class of random graphs by way of a moment estimator. The features used for training are graphlets, subgraph counts of small order. The neural network accepts random noise as input and outputs vector representations for nodes in the graph. Random graphs are then realized by applying a kernel to the representations. Graphs produced this way are demonstrated to be able to imitate data from chemistry, medicine, and social networks. The produced graphs are similar enough to the target data to be able to fool discriminator neural networks otherwise capable of separating classes of random graphs.
• Abstract（参考訳）: ランダムグラフの生成モデルを学習するためのニューラルネットワークに基づく新しいアプローチであるGraphMoEを提案する。 ニューラルネットワークは、モーメント推定器を用いて、ランダムグラフのクラスの分布と一致するように訓練される。 トレーニングに使用される機能は、graphlets、subgraph counts of small orderである。 ニューラルネットワークはランダムノイズを入力として受け入れ、グラフ内のノードのベクトル表現を出力する。 ランダムグラフは、カーネルを表現に適用することで実現される。 このように作られたグラフは、化学、医学、ソーシャルネットワークのデータを模倣できることが示されている。 生成されたグラフは、ターゲットデータと十分に類似しており、ランダムグラフのクラスを分離できるニューラルネットワークを騙すことができる。

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