論文の概要: TIDE: Time Derivative Diffusion for Deep Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02483v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 18:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:22:11.399665
• Title: TIDE: Time Derivative Diffusion for Deep Learning on Graphs
• Title（参考訳）: TIDE: グラフによるディープラーニングのための時間微分拡散
• Authors: Maximilian Krahn, Maysam Behmanesh, Maks Ovsjanikov
• Abstract要約: 学習可能な時間パラメータを持つ時間微分グラフ拡散(TIDE)に基づく新しい手法を提案する。 提案手法では,異なるタスクやネットワークチャネル間の空間的拡散範囲を適応させることで,中長距離通信を効率的に行うことができる。 我々のアーキテクチャは、ローカルメッセージパッシングを直接可能とし、ローカルメッセージパッシングアプローチの表現力から継承することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.75928776755227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A prominent paradigm for graph neural networks is based on the message passing framework. In this framework, information communication is realized only between neighboring nodes. The challenge of approaches that use this paradigm is to ensure efficient and accurate \textit{long distance communication} between nodes, as deep convolutional networks are prone to over-smoothing. In this paper, we present a novel method based on time derivative graph diffusion (TIDE), with a learnable time parameter. Our approach allows to adapt the spatial extent of diffusion across different tasks and network channels, thus enabling medium and long-distance communication efficiently. Furthermore, we show that our architecture directly enables local message passing and thus inherits from the expressive power of local message passing approaches. We show that on widely used graph benchmarks we achieve comparable performance and on a synthetic mesh dataset we outperform state-of-the-art methods like GCN or GRAND by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークの顕著なパラダイムは、メッセージパッシングフレームワークに基づいている。 この枠組みでは、隣接ノード間のみの情報通信を実現する。 このパラダイムを使用するアプローチの課題は、深い畳み込みネットワークが行き過ぎになりがちであるため、ノード間の効率的で正確な \textit{long distance communication} を保証することである。 本稿では,時間微分グラフ拡散(TIDE)に基づく学習可能な時間パラメータを用いた新しい手法を提案する。 提案手法では,異なるタスクやネットワークチャネル間の空間的拡散を適応させることで,中長距離通信を効率的に行うことができる。 さらに,我々のアーキテクチャはローカルメッセージパッシングを直接可能にするので,ローカルメッセージパッシングアプローチの表現力から継承できることを示す。 広く使用されているグラフベンチマークでは、同等のパフォーマンスを実現し、合成メッシュデータセットでは、GCNやGRANDといった最先端の手法よりも大幅にパフォーマンスを向上しています。

関連論文リスト

• NetDiff: Deep Graph Denoising Diffusion for Ad Hoc Network Topology Generation [1.6768151308423371]
  本稿では,無線アドホックネットワークリンクトポロジを生成する拡散確率的アーキテクチャを記述したグラフであるNetDiffを紹介する。 この結果から,生成したリンクは現実的であり,データセットグラフに類似した構造的特性を有しており,操作するには小さな修正と検証ステップのみが必要であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:39:49Z)
• Task-Oriented Communication for Graph Data: A Graph Information Bottleneck Approach [12.451324619122405]
  本稿では,コミュニケーションのオーバーヘッドを低減しつつ,鍵情報を保持するタスク中心のより小さなサブグラフを抽出する手法を提案する。 提案手法では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とグラフ情報ボトルネック(GIB)の原理を用いて,伝達に適したコンパクトで情報的,堅牢なグラフ表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:01:56Z)
• GNN-LoFI: a Novel Graph Neural Network through Localized Feature-based Histogram Intersection [51.608147732998994]
  グラフニューラルネットワークは、グラフベースの機械学習の選択フレームワークになりつつある。 本稿では,古典的メッセージパッシングに代えて,ノード特徴の局所分布を解析するグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T13:04:23Z)
• Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing, Oversquashing, and Underreaching [23.487431014596556]
  長距離相互作用は、多くの科学分野における複雑なシステムの正しい記述に不可欠である。 ほとんどのディープグラフネットワークは、(同期)メッセージパッシングの固有の制限のため、実際には長距離依存をモデル化できません。 この研究は、これらの制限を緩和する一般的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T12:49:27Z)
• Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks [55.2083896686782]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるメッセージ伝搬戦略の学習問題について検討する。 本稿では,GNNパラメータの最大類似度推定を支援するために,最適伝搬ステップを潜時変数として導入する。 提案フレームワークは,GNNにおけるメッセージのパーソナライズおよび解釈可能な伝達戦略を効果的に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T15:09:59Z)
• Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks [92.59624401684083]
  我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する,新たなステート拡張(SA)戦略を開発した。 教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。 実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T04:34:25Z)
• Building Shortcuts between Distant Nodes with Biaffine Mapping for Graph Convolutional Networks [18.160610500658183]
  本稿では,浅いアーキテクチャでグラフ畳み込みネットワークの表現性を向上するバイファイン手法を提案する。 提案手法は,ノードの長距離隣人への直接依存を学習することであり,ノード表現のためのリッチな情報を取得することができるのはワンホップメッセージパッシングのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T06:39:47Z)
• DPGNN: Dual-Perception Graph Neural Network for Representation Learning [21.432960458513826]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年注目を集め、グラフベースのタスクの多くで顕著なパフォーマンスを実現している。 既存のGNNの多くは、メッセージパッシングパラダイムに基づいて、1つのトポロジ空間内の近隣情報を反復的に集約している。 本稿では,マルチステップメッセージソースの特性,ノード固有のメッセージ出力,マルチスペースメッセージインタラクションに基づく新しいメッセージパッシングパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T05:47:26Z)
• Towards Efficient Scene Understanding via Squeeze Reasoning [71.1139549949694]
  我々はSqueeze Reasoningと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 空間地図上の情報を伝播するのではなく、まず入力特徴をチャネルワイドなグローバルベクトルに絞ることを学ぶ。 提案手法はエンドツーエンドのトレーニングブロックとしてモジュール化可能であり,既存のネットワークに簡単に接続可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T12:17:01Z)
• GCN for HIN via Implicit Utilization of Attention and Meta-paths [104.24467864133942]
  不均一情報ネットワーク(HIN)埋め込みは、HINの構造と意味情報を分散表現にマッピングすることを目的としている。 本稿では,注意とメタパスを暗黙的に活用するニューラルネットワーク手法を提案する。 まず、各層で識別集約を行う多層グラフ畳み込みネットワーク(GCN)フレームワークを用いる。 次に,アグリゲーションから分離可能な新しい伝搬操作を導入することにより,効果的な緩和と改善を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T11:09:40Z)
• Constructing Geographic and Long-term Temporal Graph for Traffic Forecasting [88.5550074808201]
  交通予測のための地理・長期時間グラフ畳み込み型ニューラルネットワーク(GLT-GCRNN)を提案する。 本研究では,地理的・長期的時間的パターンを共有する道路間のリッチな相互作用を学習する交通予測のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T03:50:46Z)

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。