論文の概要: Descent Steps of a Relation-Aware Energy Produce Heterogeneous Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11081v2
• Date: Fri, 24 Jun 2022 09:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 10:51:47.505318
• Title: Descent Steps of a Relation-Aware Energy Produce Heterogeneous Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ヘテロジニアスグラフニューラルネットワークにおける関係認識エネルギーの降下ステップ
• Authors: Hongjoon Ahn, Yongyi Yang, Quan Gan, David Wipf and Taesup Moon
• Abstract要約: 不均一グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付き学習環境においてノード分類タスクにおいて高い性能を達成する。 本稿では、新しい関係認識エネルギー関数を導出する最適化ステップから層を導出する異種GNNアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.59092732148598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous graph neural networks (GNNs) achieve strong performance on node classification tasks in a semi-supervised learning setting. However, as in the simpler homogeneous GNN case, message-passing-based heterogeneous GNNs may struggle to balance between resisting the oversmoothing occuring in deep models and capturing long-range dependencies graph structured data. Moreover, the complexity of this trade-off is compounded in the heterogeneous graph case due to the disparate heterophily relationships between nodes of different types. To address these issues, we proposed a novel heterogeneous GNN architecture in which layers are derived from optimization steps that descend a novel relation-aware energy function. The corresponding minimizer is fully differentiable with respect to the energy function parameters, such that bilevel optimization can be applied to effectively learn a functional form whose minimum provides optimal node representations for subsequent classification tasks. In particular, this methodology allows us to model diverse heterophily relationships between different node types while avoiding oversmoothing effects. Experimental results on 8 heterogeneous graph benchmarks demonstrates that our proposed method can achieve competitive node classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 不均一グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付き学習環境においてノード分類タスクにおいて高い性能を達成する。 しかし、より単純な同種GNNの場合と同様に、メッセージパッシングに基づく異種GNNは、深層モデルで発生する過度な平滑化と、長距離依存グラフ構造データとのバランスをとるのに苦労する可能性がある。 さらに、このトレードオフの複雑さは、異なるタイプのノード間の異種不均一関係のため、異種グラフの場合において複雑になる。 これらの問題に対処するため、我々は、新しい関係認識エネルギー関数を導出する最適化ステップから層を導出する異種GNNアーキテクチャを提案する。 対応する最小化器はエネルギー関数パラメータに関して完全に微分可能であり、次の分類タスクに対して最小が最適なノード表現を提供する機能形式を効果的に学習するために二段階最適化を適用することができる。 特に,本手法では,多種多様なノード間のヘテロフィリな関係をモデル化できる。 8つの異種グラフベンチマークの実験結果から,提案手法が競合ノードの分類精度を向上できることが示された。

関連論文リスト

• A GAN Approach for Node Embedding in Heterogeneous Graphs Using Subgraph Sampling [33.50085646298074]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) とGAN (Generative Adrial Network) を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークには高度なエッジ生成と選択モジュールが含まれており、合成ノードとエッジを同時に生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T16:52:20Z)
• Histopathology Whole Slide Image Analysis with Heterogeneous Graph Representation Learning [78.49090351193269]
  本稿では,WSI分析のために,異なる種類の核間の相互関係を利用する新しいグラフベースのフレームワークを提案する。 具体的には、WSI を各ノードに "nucleus-type" 属性と各エッジに類似した意味属性を持つ異種グラフとして定式化する。 我々のフレームワークは、様々なタスクに対してかなりのマージンで最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T14:43:40Z)
• Demystifying Structural Disparity in Graph Neural Networks: Can One Size Fit All? [61.35457647107439]
  ほとんどの実世界のホモフィルグラフとヘテロフィルグラフは、ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方の構造パターンの混合ノードから構成される。 ノード分類におけるグラフニューラルネットワーク (GNN) は, 一般にホモ親和性ノード上で良好に機能することを示す。 次に、GNNに対する厳密で非I.d PAC-Bayesian一般化を提案し、性能格差の理由を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T07:46:20Z)
• Relation Embedding based Graph Neural Networks for Handling Heterogeneous Graph [58.99478502486377]
  我々は、同種GNNが不均一グラフを扱うのに十分な能力を持つように、シンプルで効率的なフレームワークを提案する。 具体的には、エッジ型関係と自己ループ接続の重要性を埋め込むために、関係1つのパラメータのみを使用する関係埋め込みベースのグラフニューラルネットワーク(RE-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T05:24:18Z)
• Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network for Semi-Supervised Node Classification [59.06717774425588]
  本稿では,グラフ全体を部分的に観測されたマルコフ確率場としてモデル化するEPFGNN(Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network)を提案する。 出力-出力関係をモデル化するための明示的なペアワイズ要素を含み、入力-出力関係をモデル化するためにGNNバックボーンを使用する。 本研究では,グラフ上での半教師付きノード分類の性能を効果的に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T19:47:53Z)
• Uniting Heterogeneity, Inductiveness, and Efficiency for Graph Representation Learning [68.97378785686723]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ上のノード表現学習の性能を大幅に向上させた。 GNNの過半数クラスは均質グラフのためにのみ設計されており、より有益な異種グラフに劣る適応性をもたらす。 本稿では,低次ノードと高次ノードの両方のエッジに付随するヘテロジニアスなノード特徴をパッケージ化する,新しい帰納的メタパスフリーメッセージパッシング方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T23:31:39Z)
• Meta-path Free Semi-supervised Learning for Heterogeneous Networks [16.641434334366227]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフの表現学習に広く使われており、ノード分類などのタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。 本稿では,メタパスを除く異種グラフに対して,単純かつ効率的なグラフニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T06:01:58Z)
• Graph Neural Networks with Heterophily [40.23690407583509]
  我々は、ホモフィリーなグラフとヘテロフィリーなグラフのGNNを一般化するCPGNNと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 フレームワークの互換性行列を(純粋なホモフィリーを表す)同一性に置き換えると、GCNに還元されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T18:29:36Z)
• Heterogeneous Graph Transformer [49.675064816860505]
  Webスケールの不均一グラフモデリングのための不均一グラフ変換器(HGT)アーキテクチャ 動的ヘテロジニアスグラフを扱うために、HGTに相対時間符号化手法を導入する。 Web スケールのグラフデータを扱うため,ヘテロジニアスなミニバッチグラフサンプリングアルゴリズム--HGSampling--を設計し,効率的かつスケーラブルなトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T04:49:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。