論文の概要: Creating generalizable downstream graph models with random projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08895v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 14:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 14:35:19.107647
• Title: Creating generalizable downstream graph models with random projections
• Title（参考訳）: ランダム投影を用いた一般化可能な下流グラフモデルの作成
• Authors: Anton Amirov, Chris Quirk, Jennifer Neville
• Abstract要約: 本稿では,グラフ全体にわたってモデルを一般化するグラフ表現学習手法について検討する。 遷移行列の複数のパワーを推定するためにランダムな射影を用いることで、同型不変な特徴の集合を構築することができることを示す。 結果として得られる特徴は、ノードの局所的近傍に関する十分な情報を回復するために使用することができ、他のアプローチと競合する推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.690120515637854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate graph representation learning approaches that enable models to generalize across graphs: given a model trained using the representations from one graph, our goal is to apply inference using those same model parameters when given representations computed over a new graph, unseen during model training, with minimal degradation in inference accuracy. This is in contrast to the more common task of doing inference on the unseen nodes of the same graph. We show that using random projections to estimate multiple powers of the transition matrix allows us to build a set of isomorphism-invariant features that can be used by a variety of tasks. The resulting features can be used to recover enough information about the local neighborhood of a node to enable inference with relevance competitive to other approaches while maintaining computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 我々は,グラフ間のモデルを一般化するグラフ表現学習アプローチについて検討する: 1つのグラフから表現を用いて訓練されたモデルを考えると,新しいグラフ上で計算された表現がモデルトレーニング中に見えず,推論精度が最小限に抑えられたとき,同じモデルパラメータを用いて推論を適用することが目的である。 これは、同じグラフの見えないノードで推論を行うというより一般的なタスクとは対照的である。 遷移行列の複数のパワーを推定するためにランダムな射影を用いることで、様々なタスクで使える同型不変な特徴の集合を構築することができることを示す。 結果として得られた機能は、計算効率を維持しながら他のアプローチに匹敵する関連性のある推論を可能にするために、ノードのローカル近傍に関する十分な情報を回復するために使用できる。

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