論文の概要: GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10803v2
• Date: Tue, 24 May 2022 13:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 12:05:41.129071
• Title: GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders
• Title（参考訳）: GraphMAE: 自己監督型マスクグラフオートエンコーダ
• Authors: Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付きグラフ学習における課題を軽減するマスク付きグラフオートエンコーダGraphMAEを提案する。 我々は3つの異なるグラフ学習タスクに対して、21の公開データセットに関する広範な実験を行った。 その結果,GraphMAEはグラフオートエンコーダであり,設計に注意を払っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.06140191214428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has been extensively explored in recent years. Particularly, generative SSL has seen emerging success in natural language processing and other fields, such as the wide adoption of BERT and GPT. Despite this, contrastive learning--which heavily relies on structural data augmentation and complicated training strategies--has been the dominant approach in graph SSL, while the progress of generative SSL on graphs, especially graph autoencoders (GAEs), has thus far not reached the potential as promised in other fields. In this paper, we identify and examine the issues that negatively impact the development of GAEs, including their reconstruction objective, training robustness, and error metric. We present a masked graph autoencoder GraphMAE that mitigates these issues for generative self-supervised graph learning. Instead of reconstructing structures, we propose to focus on feature reconstruction with both a masking strategy and scaled cosine error that benefit the robust training of GraphMAE. We conduct extensive experiments on 21 public datasets for three different graph learning tasks. The results manifest that GraphMAE--a simple graph autoencoder with our careful designs--can consistently generate outperformance over both contrastive and generative state-of-the-art baselines. This study provides an understanding of graph autoencoders and demonstrates the potential of generative self-supervised learning on graphs.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は近年広く研究されている。 特に、生成的なSSLは、自然言語処理やBERTやGPTの普及など、他の分野でも成功を収めている。 これにもかかわらず、構造的データ拡張と複雑なトレーニング戦略に大きく依存する対照的な学習は、グラフSSLにおいて支配的なアプローチであり、グラフ上の生成的SSLの進歩、特にグラフオートエンコーダ(GAE)は、他の分野で約束されているようなポテンシャルに達していない。 本稿では,GAEの再生目標,トレーニング堅牢性,エラーメトリクスなど,GAEの発達に悪影響を及ぼす問題を特定し,検討する。 本稿では,生成的自己教師付きグラフ学習におけるこれらの問題を緩和するマスクグラフオートエンコーダグラフメイを提案する。 構造を再構築する代わりに,GraphMAEの堅牢なトレーニングに役立つマスキング戦略とスケールドコサインエラーの両方による特徴再構成に着目することを提案する。 3つの異なるグラフ学習タスクに対して,21の公開データセットについて広範な実験を行う。 その結果、graphmae--注意深い設計を持つ単純なグラフオートエンコーダ--は、コントラストベースラインとジェネレーティブな最先端ベースラインの両方に対して一貫してアウトパフォーマンスを生成することができる。 本研究では,グラフオートエンコーダの理解と,グラフ上での自己教師型学習の可能性を示す。

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