論文の概要: Fast Graph Generative Model via Spectral Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08892v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 12:56:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 14:10:06.075026
- Title: Fast Graph Generative Model via Spectral Diffusion
- Title(参考訳): スペクトル拡散による高速グラフ生成モデル
- Authors: Tianze Luo, Zhanfeng Mo, Sinno Jialin Pan
- Abstract要約: 空間全体におけるフルランク拡散SDEの実行は、学習グラフトポロジ生成からの拡散モデルを妨げると論じる。
グラフスペクトル空間上の低ランク拡散SDEによって駆動される効率的なグラフスペクトル拡散モデル(GSDM)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.31052833073743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating graph-structured data is a challenging problem, which requires
learning the underlying distribution of graphs. Various models such as graph
VAE, graph GANs and graph diffusion models have been proposed to generate
meaningful and reliable graphs, among which the diffusion models have achieved
state-of-the-art performance. In this paper, we argue that running full-rank
diffusion SDEs on the whole space hinders diffusion models from learning graph
topology generation, and hence significantly deteriorates the quality of
generated graph data. To address this limitation, we propose an efficient yet
effective Graph Spectral Diffusion Model (GSDM), which is driven by low-rank
diffusion SDEs on the graph spectrum space. Our spectral diffusion model is
further proven to enjoy a substantially stronger theoretical guarantee than
standard diffusion models. Extensive experiments across various datasets
demonstrate that, our proposed GSDM turns out to be the SOTA model, by
exhibiting either significantly higher generation quality or much less
computational consumption than the baselines.
- Abstract(参考訳): グラフ構造データの生成は難しい問題であり、グラフの基盤となる分布を学習する必要がある。
グラフVAE、グラフGAN、グラフ拡散モデルといった様々なモデルが、有意義で信頼性の高いグラフを生成するために提案されている。
本稿では,全空間におけるフルランク拡散SDEの実行は,学習グラフトポロジ生成からの拡散モデルを妨げるため,生成したグラフデータの品質を著しく低下させる。
この制限に対処するために、グラフスペクトル空間上の低ランク拡散SDEによって駆動される効率的なグラフスペクトル拡散モデル(GSDM)を提案する。
我々のスペクトル拡散モデルは、標準拡散モデルよりもかなり強い理論的保証を享受できることが証明されている。
各種データセットを対象とした大規模な実験により,提案したGSDMがSOTAモデルであることが判明した。
関連論文リスト
- Graph Diffusion Policy Optimization [48.80961582732603]
グラフ拡散ポリシー最適化(GDPO)は、グラフ拡散モデルを任意の目的(例えば、非微分可能)に対して強化学習を用いて最適化する新しい手法である。
GDPOはグラフ拡散モデルに適した熱心なポリシー勾配に基づいており、厳密な分析と性能向上を期待して開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T04:58:42Z) - Advective Diffusion Transformers for Topological Generalization in Graph
Learning [69.2894350228753]
グラフ拡散方程式は、様々なグラフトポロジーの存在下で、どのように外挿して一般化するかを示す。
本稿では,新たなグラフエンコーダのバックボーンであるAdvective Diffusion Transformer (ADiT)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T08:40:47Z) - Directional diffusion models for graph representation learning [9.457273750874357]
我々は方向拡散モデルと呼ばれる新しいモデルのクラスを提案する。
これらのモデルは前方拡散過程にデータ依存、異方性、指向性ノイズを含む。
我々は,2つのグラフ表現学習タスクに焦点をあてて,12の公開データセットに関する広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T21:27:48Z) - Hyperbolic Graph Diffusion Model [24.049660417511074]
双曲グラフ拡散モデル(HGDM)と呼ばれる新しいグラフ生成法を提案する。
HGDMは、ノードを連続した双曲埋め込みにエンコードするオートエンコーダと、双曲潜在空間で動作するDMで構成される。
実験により、HGDMはグラフおよび分子生成ベンチマークにおいて、高度に階層的な構造を持つグラフ生成の品質を48%向上させることで、より良い性能を実現することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T08:22:18Z) - Generative Diffusion Models on Graphs: Methods and Applications [50.44334458963234]
拡散モデルは、新しい生成パラダイムとして、様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。
グラフ生成は多くの実世界のアプリケーションを持つグラフ上で重要な計算タスクである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T06:58:17Z) - Conditional Diffusion Based on Discrete Graph Structures for Molecular
Graph Generation [32.66694406638287]
分子グラフ生成のための離散グラフ構造(CDGS)に基づく条件拡散モデルを提案する。
具体的には、微分方程式(SDE)を用いて、グラフ構造と固有の特徴の両方に対して前方グラフ拡散過程を構築する。
本稿では,中間グラフ状態からグローバルコンテキストと局所ノードエッジ依存性を抽出する,特殊なハイブリッドグラフノイズ予測モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-01T15:24:15Z) - A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。
時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。
本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-06T16:56:21Z) - An Invertible Graph Diffusion Neural Network for Source Localization [8.811725212252544]
本稿では,グラフ上のソースローカライゼーションのための非可逆グラフ拡散モデルの汎用的枠組みを確立することを目的とする。
具体的には,既存のグラフ拡散モデルを理論的保証で非可逆化するグラフ残差シナリオを提案する。
また,推定源の誤差を相殺する新しい誤り補償機構も開発している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-18T14:35:27Z) - Score-based Generative Modeling of Graphs via the System of Stochastic
Differential Equations [57.15855198512551]
本稿では,連続時間フレームワークを用いたグラフのスコアベース生成モデルを提案する。
本手法は, トレーニング分布に近い分子を生成できるが, 化学価数則に違反しないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-05T08:21:04Z)
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。