論文の概要: Hierarchical Graph Transformer with Adaptive Node Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03930v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 05:53:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 15:08:14.943745
• Title: Hierarchical Graph Transformer with Adaptive Node Sampling
• Title（参考訳）: アダプティブノードサンプリングによる階層グラフ変換器
• Authors: Zaixi Zhang, Qi Liu, Qingyong Hu, Chee-Kong Lee
• Abstract要約: 現在のグラフ変換器の主な欠陥を同定する。 ほとんどのサンプリング戦略は、近隣にのみ焦点をあて、グラフ内の長距離依存を無視している。 本稿では,グラフ粗化を用いた階層型アテンション方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.45896788055167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Transformer architecture has achieved remarkable success in a number of domains including natural language processing and computer vision. However, when it comes to graph-structured data, transformers have not achieved competitive performance, especially on large graphs. In this paper, we identify the main deficiencies of current graph transformers:(1) Existing node sampling strategies in Graph Transformers are agnostic to the graph characteristics and the training process. (2) Most sampling strategies only focus on local neighbors and neglect the long-range dependencies in the graph. We conduct experimental investigations on synthetic datasets to show that existing sampling strategies are sub-optimal. To tackle the aforementioned problems, we formulate the optimization strategies of node sampling in Graph Transformer as an adversary bandit problem, where the rewards are related to the attention weights and can vary in the training procedure. Meanwhile, we propose a hierarchical attention scheme with graph coarsening to capture the long-range interactions while reducing computational complexity. Finally, we conduct extensive experiments on real-world datasets to demonstrate the superiority of our method over existing graph transformers and popular GNNs.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは自然言語処理やコンピュータビジョンを含む多くの領域で大きな成功を収めている。 しかし、グラフ構造化データに関しては、特に大きなグラフでは、トランスフォーマーは競合性能に達していない。 本稿では,現在のグラフトランスフォーマーの主な欠点を明らかにする。(1)グラフトランスフォーマーにおける既存のノードサンプリング戦略は,グラフ特性やトレーニングプロセスに依存しない。 2)ほとんどのサンプリング戦略は, 近隣住民にのみ焦点をあて, グラフ内の長距離依存を無視している。 我々は,既存のサンプリング戦略が準最適であることを示すために,合成データセットに関する実験的研究を行う。 上記の問題に対処するために,グラフトランスフォーマタにおけるノードサンプリングの最適化戦略を,注意重みに報奨が関係し,訓練手順が変化する敵対的バンディット問題として定式化する。 一方,計算複雑性を低減しつつ長距離相互作用を捉えるために,グラフ粗粒化を用いた階層的注意スキームを提案する。 最後に,実世界のデータセットについて広範な実験を行い,既存のグラフトランスフォーマーや一般的なgnnよりも優れていることを示す。

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