論文の概要: Higher-order Sparse Convolutions in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10505v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 08:08:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:57:14.716612
• Title: Higher-order Sparse Convolutions in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける高次スパース畳み込み
• Authors: Jhony H. Giraldo, Sajid Javed, Arif Mahmood, Fragkiskos D. Malliaros, Thierry Bouwmans
• Abstract要約: グラフ信号のソボレフノルムに基づく新しい高次スパース畳み込みを導入する。 S-SobGNNは、最先端のいくつかの手法と比較して、全てのアプリケーションで競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.647346486710514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been applied to many problems in computer sciences. Capturing higher-order relationships between nodes is crucial to increase the expressive power of GNNs. However, existing methods to capture these relationships could be infeasible for large-scale graphs. In this work, we introduce a new higher-order sparse convolution based on the Sobolev norm of graph signals. Our Sparse Sobolev GNN (S-SobGNN) computes a cascade of filters on each layer with increasing Hadamard powers to get a more diverse set of functions, and then a linear combination layer weights the embeddings of each filter. We evaluate S-SobGNN in several applications of semi-supervised learning. S-SobGNN shows competitive performance in all applications as compared to several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はコンピュータ科学における多くの問題に適用されている。 GNNの表現力を高めるためには,ノード間の高次関係の獲得が不可欠である。 しかし、これらの関係を捉える既存の方法は、大規模グラフでは実現不可能である。 本研究では,グラフ信号のソボレフノルムに基づく新しい高次スパース畳み込みを導入する。 我々の疎 sobolev gnn (s-sobgnn) は、より多様な関数の集合を得るためにアダマールパワーを増大させる各層上のフィルターのカスケードを計算し、さらに線形結合層は各フィルタの埋め込みを重み付けする。 セミ教師あり学習におけるS-SobGNNの評価を行った。 S-SobGNNは、いくつかの最先端手法と比較して、全てのアプリケーションで競合性能を示す。

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