論文の概要: Robust Graph Neural Networks using Weighted Graph Laplacian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01853v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 05:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 14:00:55.609002
• Title: Robust Graph Neural Networks using Weighted Graph Laplacian
• Title（参考訳）: 重み付きグラフラプラシアンを用いたロバストグラフニューラルネットワーク
• Authors: Bharat Runwal, Vivek, Sandeep Kumar
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力データにおけるノイズや敵攻撃に対して脆弱である。 重み付きラプラシアンGNN(RWL-GNN)として知られるGNNの強化のための汎用フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8292714902548342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural network (GNN) is achieving remarkable performances in a variety of application domains. However, GNN is vulnerable to noise and adversarial attacks in input data. Making GNN robust against noises and adversarial attacks is an important problem. The existing defense methods for GNNs are computationally demanding and are not scalable. In this paper, we propose a generic framework for robustifying GNN known as Weighted Laplacian GNN (RWL-GNN). The method combines Weighted Graph Laplacian learning with the GNN implementation. The proposed method benefits from the positive semi-definiteness property of Laplacian matrix, feature smoothness, and latent features via formulating a unified optimization framework, which ensures the adversarial/noisy edges are discarded and connections in the graph are appropriately weighted. For demonstration, the experiments are conducted with Graph convolutional neural network(GCNN) architecture, however, the proposed framework is easily amenable to any existing GNN architecture. The simulation results with benchmark dataset establish the efficacy of the proposed method, both in accuracy and computational efficiency. Code can be accessed at https://github.com/Bharat-Runwal/RWL-GNN.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなアプリケーションドメインで顕著なパフォーマンスを実現している。 しかし、GNNは入力データのノイズや敵攻撃に弱い。 GNNをノイズや敵攻撃に対して堅牢にすることは重要な問題である。 GNNの既存の防御手法は、計算的に要求され、拡張性がない。 本稿では、重み付きラプラシアンGNN(RWL-GNN)として知られるGNNを強固化するための汎用フレームワークを提案する。 本手法は重み付きグラフラプラシアン学習とgnn実装を組み合わせたものである。 提案手法は, ラプラシア行列の正半定性, 特徴の滑らか性, 潜時特徴を統一最適化フレームワークで定式化し, 逆/雑音エッジを破棄し, グラフ内の接続を適切に重み付けする。 実演では、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)アーキテクチャを用いて実験を行うが、提案フレームワークは既存のGNNアーキテクチャにも容易に適用可能である。 シミュレーションの結果,提案手法の有効性を,精度と計算効率の両面で確立した。 コードはhttps://github.com/Bharat-Runwal/RWL-GNNでアクセスできる。

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