論文の概要: Graph Generation with Destination-Driven Diffusion Mixture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03596v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 17:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 15:39:00.754776
• Title: Graph Generation with Destination-Driven Diffusion Mixture
• Title（参考訳）: 行き先駆動拡散混合を用いたグラフ生成
• Authors: Jaehyeong Jo, Dongki Kim, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: 本稿では,プロセスの目的地を予測することによって,グラフのトポロジーをモデル化する新しい生成プロセスを提案する。 提案手法は従来の生成モデルよりも優れており,連続的特徴と離散的特徴の両方で正確なトポロジを持つグラフを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.8235946773011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generation of graphs is a major challenge for real-world tasks that require understanding the complex nature of their non-Euclidean structures. Although diffusion models have achieved notable success in graph generation recently, they are ill-suited for modeling the structural information of graphs since learning to denoise the noisy samples does not explicitly capture the graph topology. To tackle this limitation, we propose a novel generative process that models the topology of graphs by predicting the destination of the process. Specifically, we design the generative process as a mixture of diffusion processes conditioned on the endpoint in the data distribution, which drives the process toward the probable destination. Further, we introduce new training objectives for learning to predict the destination, and discuss the advantages of our generative framework that can explicitly model the graph topology and exploit the inductive bias of the data. Through extensive experimental validation on general graph and 2D/3D molecular graph generation tasks, we show that our method outperforms previous generative models, generating graphs with correct topology with both continuous and discrete features.
• Abstract（参考訳）: グラフの生成は、非ユークリッド構造の複雑な性質を理解する必要がある実世界のタスクにとって大きな課題である。 拡散モデルは近年,グラフ生成において顕著な成功を収めているものの,ノイズのあるサンプルが明らかにグラフトポロジーを捉えないため,グラフの構造情報をモデル化するのに不適である。 そこで本研究では,その過程の目的地を予測し,グラフのトポロジーをモデル化する新しい生成過程を提案する。 具体的には, 生成過程をデータ分布の終端に条件付けられた拡散過程の混合として設計し, その過程を確率的目的地に向けて推進する。 さらに、目的地予測のための学習のための新しい学習目標を導入し、グラフトポロジーを明示的にモデル化し、データの帰納的バイアスを活用できる生成フレームワークの利点について論じる。 一般グラフと2D/3D分子グラフ生成タスクに関する広範囲な実験的検証により,本手法は従来の生成モデルよりも優れ,連続的および離散的な特徴を持つ正確なトポロジを持つグラフを生成する。

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