論文の概要: NVDiff: Graph Generation through the Diffusion of Node Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10794v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 02:25:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:08:05.158127
• Title: NVDiff: Graph Generation through the Diffusion of Node Vectors
• Title（参考訳）: NVDiff:ノードベクトルの拡散によるグラフ生成
• Authors: Xiaohui Chen, Yukun Li, Aonan Zhang, Li-Ping Liu
• Abstract要約: 我々は,VGAE構造を取り入れたNVDiffを提案し,サンプルノードベクトルに先立ってフレキシブルなスコアベース生成モデル(SGM)を用いる。 NVDiffフレームワーク上に構築され,グラフの局所的コンテキストとグローバル的コンテキストの両方をキャプチャ可能なアテンションベースのスコアネットワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.424372965054832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning to generate graphs is challenging as a graph is a set of pairwise connected, unordered nodes encoding complex combinatorial structures. Recently, several works have proposed graph generative models based on normalizing flows or score-based diffusion models. However, these models need to generate nodes and edges in parallel from the same process, whose dimensionality is unnecessarily high. We propose NVDiff, which takes the VGAE structure and uses a score-based generative model (SGM) as a flexible prior to sample node vectors. By modeling only node vectors in the latent space, NVDiff significantly reduces the dimension of the diffusion process and thus improves sampling speed. Built on the NVDiff framework, we introduce an attention-based score network capable of capturing both local and global contexts of graphs. Experiments indicate that NVDiff significantly reduces computations and can model much larger graphs than competing methods. At the same time, it achieves superior or competitive performances over various datasets compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: グラフを生成する学習は、グラフが複雑な組合せ構造をコードするペア接続された、順序のないノードの集合であるため、難しい。 近年,正規化フローやスコアベース拡散モデルに基づくグラフ生成モデルが提案されている。 しかし、これらのモデルは、不必要に高い次元を持つ同じプロセスから平行にノードとエッジを生成する必要がある。 我々は,VGAE構造を取り入れたNVDiffを提案し,サンプルノードベクトルに先立ってフレキシブルなスコアベース生成モデル(SGM)を用いる。 潜在空間におけるノードベクトルのみをモデル化することにより、NVDiffは拡散過程の次元を著しく減らし、サンプリング速度を向上する。 nvdiffフレームワークを基盤として,グラフの局所的およびグローバル的コンテキストをキャプチャ可能な注意に基づくスコアネットワークを提案する。 実験によると、NVDiffは計算を著しく削減し、競合する手法よりもはるかに大きなグラフをモデル化できる。 同時に、従来の手法と比較して、さまざまなデータセットよりも優れた、あるいは競争的なパフォーマンスを達成する。

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