論文の概要: NDGGNET-A Node Independent Gate based Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05348v1
• Date: Wed, 11 May 2022 08:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 17:49:11.695876
• Title: NDGGNET-A Node Independent Gate based Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: NDGGNET-ノード独立ゲート型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Ye Tang, Xuesong Yang, Xinrui Liu, Xiwei Zhao, Zhangang Lin, Changping Peng
• Abstract要約: 疎結合なノードでは、単一のGNN層を通して十分な情報を得るのは難しい。 この論文では、通常のGNNモデルでより多くのレイヤに対応可能な新しいフレームワークを定義する。 実験結果から,提案モデルがモデル深度を効果的に向上し,複数のデータセットで良好に動作できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.155450481110693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) is an architecture for structural data, and has been adopted in a mass of tasks and achieved fabulous results, such as link prediction, node classification, graph classification and so on. Generally, for a certain node in a given graph, a traditional GNN layer can be regarded as an aggregation from one-hop neighbors, thus a set of stacked layers are able to fetch and update node status within multi-hops. For nodes with sparse connectivity, it is difficult to obtain enough information through a single GNN layer as not only there are only few nodes directly connected to them but also can not propagate the high-order neighbor information. However, as the number of layer increases, the GNN model is prone to over-smooth for nodes with the dense connectivity, which resulting in the decrease of accuracy. To tackle this issue, in this thesis, we define a novel framework that allows the normal GNN model to accommodate more layers. Specifically, a node-degree based gate is employed to adjust weight of layers dynamically, that try to enhance the information aggregation ability and reduce the probability of over-smoothing. Experimental results show that our proposed model can effectively increase the model depth and perform well on several datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのためのアーキテクチャであり、多数のタスクに採用され、リンク予測、ノード分類、グラフ分類などの素晴らしい結果を得た。 一般に、あるグラフのあるノードに対して、従来のGNNレイヤはワンホップの隣人からの集約と見なすことができるため、スタックされたレイヤのセットはマルチホップ内でノードの状態を取得して更新することができる。 疎結合なノードでは、単一のGNN層を通じて十分な情報を取得することは困難であり、直接接続されるノードは少ないだけでなく、高次隣の情報を伝播することができない。 しかし、層数が増加するにつれて、GNNモデルは接続密度の高いノードに対して過度に滑らかになる傾向にあり、その結果精度が低下する。 この問題に取り組むため、本論文では、通常のgnnモデルがより多くの層に対応できる新しいフレームワークを定義する。 具体的には,ノード度に基づくゲートを用いてレイヤの重みを動的に調整し,情報収集能力を高め,過度なスムース化の可能性を低減させる。 実験結果から,提案モデルがモデル深度を効果的に向上し,複数のデータセットで良好に動作できることが示唆された。

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