論文の概要: Graph Neural Network Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06456v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 18:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 12:13:47.617299
• Title: Graph Neural Network Bandits
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークバンド
• Authors: Parnian Kassraie, Andreas Krause, Ilija Bogunovic
• Abstract要約: グラフ構造データ上で定義された報酬関数を用いた帯域最適化問題を考察する。 この設定の主な課題は、大きなドメインへのスケーリングと、多くのノードを持つグラフへのスケーリングである。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて報酬関数を推定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.31889875864599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We consider the bandit optimization problem with the reward function defined over graph-structured data. This problem has important applications in molecule design and drug discovery, where the reward is naturally invariant to graph permutations. The key challenges in this setting are scaling to large domains, and to graphs with many nodes. We resolve these challenges by embedding the permutation invariance into our model. In particular, we show that graph neural networks (GNNs) can be used to estimate the reward function, assuming it resides in the Reproducing Kernel Hilbert Space of a permutation-invariant additive kernel. By establishing a novel connection between such kernels and the graph neural tangent kernel (GNTK), we introduce the first GNN confidence bound and use it to design a phased-elimination algorithm with sublinear regret. Our regret bound depends on the GNTK's maximum information gain, which we also provide a bound for. While the reward function depends on all $N$ node features, our guarantees are independent of the number of graph nodes $N$. Empirically, our approach exhibits competitive performance and scales well on graph-structured domains.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造データ上で定義された報酬関数を用いた帯域最適化問題を考察する。 この問題は分子設計や薬物発見において重要な応用であり、報酬はグラフ置換に自然に不変である。 この設定における重要な課題は、大きなドメインと多くのノードのグラフへのスケーリングである。 モデルに置換不変性を埋め込むことで、これらの課題を解決する。 特に、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、置換不変加法カーネルの再生カーネルヒルベルト空間に存在すると仮定して、報酬関数を推定するために使用できることを示す。 このようなカーネルとグラフニューラルタンジェントカーネル(GNTK)との新たな接続を確立することで、最初のGNN信頼境界を導入し、それをサブ線形後悔を伴う位相除去アルゴリズムの設計に利用する。 我々の後悔の限界は、GNTKの最大情報ゲインに依存します。 報酬関数はすべての$N$ノード機能に依存するが、我々の保証はグラフノード数$N$とは無関係である。 提案手法は,グラフ構造ドメイン上での競合性能とスケール性を示す。

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