論文の概要: GrannGAN: Graph annotation generative adversarial networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00449v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 11:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:49:11.787568
• Title: GrannGAN: Graph annotation generative adversarial networks
• Title（参考訳）: granngan氏:グラフアノテーション生成広告ネットワーク
• Authors: Yoann Boget and Magda Gregorova and Alexandros Kalousis
• Abstract要約: 本稿では,高次元分布をモデル化し,グラフスケルトンと整合した複雑な関係特徴構造を持つデータの新しい例を生成することの問題点を考察する。 提案するモデルは,タスクを2つのフェーズに分割することで,各データポイントのグラフ構造に制約されたデータ特徴を生成する問題に対処する。 第一に、与えられたグラフのノードに関連する機能の分布をモデル化し、第二に、ノードのフィーチャに条件付きでエッジ機能を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.66289932625742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of modelling high-dimensional distributions and generating new examples of data with complex relational feature structure coherent with a graph skeleton. The model we propose tackles the problem of generating the data features constrained by the specific graph structure of each data point by splitting the task into two phases. In the first it models the distribution of features associated with the nodes of the given graph, in the second it complements the edge features conditionally on the node features. We follow the strategy of implicit distribution modelling via generative adversarial network (GAN) combined with permutation equivariant message passing architecture operating over the sets of nodes and edges. This enables generating the feature vectors of all the graph objects in one go (in 2 phases) as opposed to a much slower one-by-one generations of sequential models, prevents the need for expensive graph matching procedures usually needed for likelihood-based generative models, and uses efficiently the network capacity by being insensitive to the particular node ordering in the graph representation. To the best of our knowledge, this is the first method that models the feature distribution along the graph skeleton allowing for generations of annotated graphs with user specified structures. Our experiments demonstrate the ability of our model to learn complex structured distributions through quantitative evaluation over three annotated graph datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高次元分布をモデル化し,グラフスケルトンと整合した複雑な関係特徴構造を持つデータの新しい例を生成するという問題を考察する。 提案するモデルは,タスクを2つのフェーズに分割することで,各データポイントのグラフ構造に制約されたデータ特徴を生成する問題に対処する。 第一に、与えられたグラフのノードに関連する機能の分布をモデル化し、第二に、ノードのフィーチャに条件付きでエッジ機能を補完する。 我々は,GAN(Generative Adversarial Network)による暗黙分布モデリングと,ノードとエッジの集合上で動作する置換同変メッセージパッシングアーキテクチャを併用した戦略に従う。 これにより、1つのGo(2フェーズ)における全てのグラフオブジェクトの特徴ベクトルを、より遅い1世代ずつのシーケンシャルモデルとは対照的に生成することができ、確率ベースの生成モデルに通常必要とされる高価なグラフマッチング手順の必要性を回避し、グラフ表現における特定のノードの順序に敏感なネットワークキャパシティを効率的に利用することができる。 我々の知る限り、この手法は、ユーザが指定した構造を持つ注釈付きグラフを世代別作成できるグラフスケルトンに沿って特徴分布をモデル化する最初の方法である。 本実験は,3つのアノテートグラフデータセットの定量的評価により,複雑な構造分布を学習する能力を示す。

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