論文の概要: Unsupervised Neighborhood Propagation Kernel Layers for Semi-supervised Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13764v3
• Date: Fri, 15 Dec 2023 16:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:45:56.451208
• Title: Unsupervised Neighborhood Propagation Kernel Layers for Semi-supervised Node Classification
• Title（参考訳）: 半教師ノード分類のための非教師なし近傍伝搬カーネル層
• Authors: Sonny Achten, Francesco Tonin, Panagiotis Patrinos, Johan A. K. Suykens
• Abstract要約: グラフにおける半教師付きノード分類のためのディープグラフ畳み込みカーネルマシン(GCKM)を提案する。 ワンホップ地区におけるノードの特徴を伝播するカーネルマシン層を導入する。 我々は、Fenchel-Young不等式のレンズを通して、半教師付き分類カーネルマシンを指定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.154148470755908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a deep Graph Convolutional Kernel Machine (GCKM) for semi-supervised node classification in graphs. The method is built of two main types of blocks: (i) We introduce unsupervised kernel machine layers propagating the node features in a one-hop neighborhood, using implicit node feature mappings. (ii) We specify a semi-supervised classification kernel machine through the lens of the Fenchel-Young inequality. We derive an effective initialization scheme and efficient end-to-end training algorithm in the dual variables for the full architecture. The main idea underlying GCKM is that, because of the unsupervised core, the final model can achieve higher performance in semi-supervised node classification when few labels are available for training. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: グラフにおける半教師付きノード分類のためのディープグラフ畳み込みカーネルマシン(GCKM)を提案する。 この方法は2種類のブロックで構成されている。 i) 暗黙的なノード特徴マッピングを用いて, ワンホップ近傍のノード特徴を伝搬するカーネルマシン層を導入する。 (II)Fenchel-Young不等式のレンズを通して半教師付き分類カーネルマシンを指定する。 アーキテクチャ全体の双対変数における効果的な初期化スキームと効率的なエンドツーエンドトレーニングアルゴリズムを導出する。 GCKMの根底にある基本的な考え方は、教師なしコアのため、最終モデルはトレーニング用にラベルが少ない場合、半教師付きノード分類においてより高いパフォーマンスを達成することができるということである。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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