論文の概要: AlignGraph: A Group of Generative Models for Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11273v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 18:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 12:56:55.062537
• Title: AlignGraph: A Group of Generative Models for Graphs
• Title（参考訳）: AlignGraph: グラフ生成モデルのグループ
• Authors: Kimia Shayestehfard, Dana Brooks, Stratis Ioannnidis
• Abstract要約: グラフの置換不変性の欠如により、生成モデルがグラフ上の分布を学習することは困難である:ノードはグラフ全体で任意に順序付けられ、標準グラフアライメントは悪名高い。 本稿では,高速かつ効率的なグラフアライメント手法とノード置換に不変な深層生成モデル群を組み合わせた生成モデルであるAlignGraphを提案する。 実験の結果、我々のフレームワークはグラフの分布をうまく学習し、関連するパフォーマンススコアの25%から560%の競争相手を上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is challenging for generative models to learn a distribution over graphs because of the lack of permutation invariance: nodes may be ordered arbitrarily across graphs, and standard graph alignment is combinatorial and notoriously expensive. We propose AlignGraph, a group of generative models that combine fast and efficient graph alignment methods with a family of deep generative models that are invariant to node permutations. Our experiments demonstrate that our framework successfully learns graph distributions, outperforming competitors by 25% -560% in relevant performance scores.
• Abstract（参考訳）: 置換不変性が欠如しているため、生成モデルがグラフ上の分布を学ぶことは困難である: ノードはグラフ間で任意に順序付けされ、標準グラフアライメントは組合せ的で、悪名高い。 本稿では,高速かつ効率的なグラフアライメント手法と,ノード置換に不変な深い生成モデル群を組み合わせた生成モデル群であるalignedgraphを提案する。 実験の結果,本フレームワークはグラフ分布の学習に成功し,関連するパフォーマンススコアにおいて,競争相手を25%～560%上回った。

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