論文の概要: Iso-CapsNet: Isomorphic Capsule Network for Brain Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13465v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 17:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 15:06:23.402628
• Title: Iso-CapsNet: Isomorphic Capsule Network for Brain Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: iso-capsnet:脳グラフ表現学習のための同型カプセルネットワーク
• Authors: Jiawei Zhang
• Abstract要約: 有効な脳グラフ表現学習のためのグラフ同型カプセルを導入することで,新しいIso-CapsNetモデルを提案する。 カプセル動的ルーティングに基づいて、サブグラフパターンの存在感スコアに加えて、Iso-CapsNetは、位置、サイズ、方向を含む他のサブグラフリッチな特性も学習できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.879701971582502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain graph representation learning serves as the fundamental technique for brain diseases diagnosis. Great efforts from both the academic and industrial communities have been devoted to brain graph representation learning in recent years. The isomorphic neural network (IsoNN) introduced recently can automatically learn the existence of sub-graph patterns in brain graphs, which is also the state-of-the-art brain graph representation learning method by this context so far. However, IsoNN fails to capture the orientations of sub-graph patterns, which may render the learned representations to be useless for many cases. In this paper, we propose a new Iso-CapsNet (Isomorphic Capsule Net) model by introducing the graph isomorphic capsules for effective brain graph representation learning. Based on the capsule dynamic routing, besides the subgraph pattern existence confidence scores, Iso-CapsNet can also learn other sub-graph rich properties, including position, size and orientation, for calculating the class-wise digit capsules. We have compared Iso-CapsNet with both classic and state-of-the-art brain graph representation approaches with extensive experiments on four brain graph benchmark datasets. The experimental results also demonstrate the effectiveness of Iso-CapsNet, which can out-perform the baseline methods with significant improvements.
• Abstract（参考訳）: 脳グラフ表現学習は脳疾患診断の基本的な技術である。 近年、学術的・工業的コミュニティからの多大な努力が脳グラフ表現学習に費やされている。 最近導入されたisomorphic neural network(isonn)は、脳グラフにおけるサブグラフパターンの存在を自動的に学習することができる。 しかし、IsoNNはサブグラフパターンの向きを捉えないため、多くのケースで学習した表現が役に立たない可能性がある。 本稿では,脳グラフ表現学習に有効なグラフ同型カプセルを導入することで,新しいIso-CapsNet(Isomorphic Capsule Net)モデルを提案する。 カプセル動的ルーティングに基づいて、サブグラフパターンの存在感スコアに加えて、Iso-CapsNetは、クラスワイドのカプセルを計算するために、位置、サイズ、方向を含む他のサブグラフリッチな特性を学習することができる。 我々は、Iso-CapsNetと古典的および最先端の脳グラフ表現アプローチを比較し、4つの脳グラフベンチマークデータセットに関する広範な実験を行った。 実験結果はiso-capsnetの有効性も示している。

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