論文の概要: Seq-HyGAN: Sequence Classification via Hypergraph Attention Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02393v3
- Date: Thu, 15 Jun 2023 21:49:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 17:33:19.282506
- Title: Seq-HyGAN: Sequence Classification via Hypergraph Attention Network
- Title（参考訳）: Seq-HyGAN:Hypergraph Attention Networkによるシーケンス分類
- Authors: Khaled Mohammed Saifuddin, Corey May, Farhan Tanvir, Muhammad Ifte
Khairul Islam, Esra Akbas
- Abstract要約: シークエンス分類は、健康におけるゲノム分類やビジネスにおける異常検出など、さまざまな領域における幅広い実世界の応用を有する。
シーケンスデータに明示的な機能がないため、機械学習モデルでは難しい。
本稿では,新しいハイパーグラフ注意ネットワークモデル,Seq-HyGANを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sequence classification has a wide range of real-world applications in
different domains, such as genome classification in health and anomaly
detection in business. However, the lack of explicit features in sequence data
makes it difficult for machine learning models. While Neural Network (NN)
models address this with learning features automatically, they are limited to
capturing adjacent structural connections and ignore global, higher-order
information between the sequences. To address these challenges in the sequence
classification problems, we propose a novel Hypergraph Attention Network model,
namely Seq-HyGAN. To capture the complex structural similarity between sequence
data, we first create a hypergraph where the sequences are depicted as
hyperedges and subsequences extracted from sequences are depicted as nodes.
Additionally, we introduce an attention-based Hypergraph Neural Network model
that utilizes a two-level attention mechanism. This model generates a sequence
representation as a hyperedge while simultaneously learning the crucial
subsequences for each sequence. We conduct extensive experiments on four data
sets to assess and compare our model with several state-of-the-art methods.
Experimental results demonstrate that our proposed Seq-HyGAN model can
effectively classify sequence data and significantly outperform the baselines.
We also conduct case studies to investigate the contribution of each module in
Seq-HyGAN.
- Abstract（参考訳）: シークエンス分類は、健康におけるゲノム分類やビジネスにおける異常検出など、さまざまな領域における幅広い実世界の応用を有する。
しかし、シーケンスデータに明示的な特徴がないため、機械学習モデルでは困難である。
ニューラルネットワーク(NN)モデルは、学習機能によってこの問題に対処するが、隣接する構造的接続をキャプチャし、シーケンス間のグローバルで高次情報を無視している。
シーケンス分類問題におけるこれらの課題に対処するため,我々は新しいハイパーグラフアテンションネットワークモデルseq-hyganを提案する。
シーケンスデータ間の複雑な構造的類似性を捉えるために、まず、シーケンスをハイパーエッジとして、シーケンスから抽出されたサブシーケンスをノードとして表現するハイパーグラフを作成する。
さらに,2段階の注意機構を利用した注意に基づくハイパーグラフニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、各シーケンスの重要なサブシーケンスを同時に学習しながら、ハイパーエッジとしてシーケンス表現を生成する。
我々は4つのデータセットについて広範な実験を行い、そのモデルをいくつかの最先端手法と比較した。
実験により,提案したSeq-HyGANモデルにより,シーケンスデータを効果的に分類し,ベースラインを大幅に上回ることを示す。
また,Seq-HyGANにおける各モジュールの寄与を調べるケーススタディも実施する。
関連論文リスト
- Hypergraph Transformer for Semi-Supervised Classification [50.92027313775934]
我々は新しいハイパーグラフ学習フレームワークHyperGraph Transformer(HyperGT)を提案する。
HyperGTはTransformerベースのニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、すべてのノードとハイパーエッジのグローバル相関を効果的に検討する。
局所接続パターンを保ちながら、グローバルな相互作用を効果的に組み込むことで、包括的なハイパーグラフ表現学習を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T17:50:52Z) - Self-Supervised Pretraining for Heterogeneous Hypergraph Neural Networks [9.987252149421982]
異種HyperGNNのための自己教師型事前学習フレームワークを提案する。
本手法は,データ内のエンティティ間の高次関係を,自己教師型で効果的に捉えることができる。
実験の結果,提案するフレームワークは,様々なダウンストリームタスクにおいて,最先端のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-19T16:34:56Z) - From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks [94.88564151540459]
パラメータ化されたハイパーグラフ正規化エネルギー関数の表現型族を示す。
次に、これらのエネルギーの最小化がノード埋め込みとして効果的に機能することを実証する。
提案した双レベルハイパーグラフ最適化と既存のGNNアーキテクチャを共通的に用いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T04:40:59Z) - Tensorized Hypergraph Neural Networks [69.65385474777031]
我々は,新しいアジャケーシテンソルベースのtextbfTensorized textbfHypergraph textbfNeural textbfNetwork (THNN) を提案する。
THNNは高次外装機能パッシングメッセージを通じて、忠実なハイパーグラフモデリングフレームワークである。
3次元視覚オブジェクト分類のための2つの広く使われているハイパーグラフデータセットの実験結果から、モデルの有望な性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T03:26:06Z) - Mutual Exclusivity Training and Primitive Augmentation to Induce
Compositionality [84.94877848357896]
最近のデータセットは、標準的なシーケンス・ツー・シーケンスモデルにおける体系的な一般化能力の欠如を露呈している。
本稿では,セq2seqモデルの振る舞いを分析し,相互排他バイアスの欠如と全例を記憶する傾向の2つの要因を同定する。
広範に使用されている2つの構成性データセット上で、標準的なシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて、経験的改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-28T17:36:41Z) - Equivariant Hypergraph Diffusion Neural Operators [81.32770440890303]
ハイパーグラフを符号化するためにニューラルネットワークを使用するハイパーグラフニューラルネットワーク(HNN)は、データの高次関係をモデル化する有望な方法を提供する。
本研究ではED-HNNと呼ばれる新しいHNNアーキテクチャを提案する。
実世界の9つのハイパーグラフデータセットのノード分類におけるED-HNNの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T06:17:00Z) - Learnable Hypergraph Laplacian for Hypergraph Learning [34.28748027233654]
HyperGraph Convolutional Neural Networks (HGCNN) は、グラフ構造化データに保存された高次関係をモデル化する可能性を示した。
我々はHypERgrAph Laplacian aDaptor(HERALD)と呼ばれる適応的なハイパーグラフ構造を構築するための最初の学習ベース手法を提案する。
HERALDは、ハイパーノードとハイパーエッジの隣接関係をエンドツーエンドで適応的に最適化し、タスク認識ハイパーグラフを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-12T02:07:07Z) - Learnable Hypergraph Laplacian for Hypergraph Learning [34.28748027233654]
HyperGraph Convolutional Neural Networks (HGCNN) は、グラフ構造化データに保存された高次関係をモデル化する可能性を示した。
我々はHypERgrAph Laplacian aDaptor(HERALD)と呼ばれる適応的なハイパーグラフ構造を構築するための最初の学習ベース手法を提案する。
HERALDは、ハイパーノードとハイパーエッジの隣接関係をエンドツーエンドで適応的に最適化し、タスク認識ハイパーグラフを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T12:37:55Z) - Residual Enhanced Multi-Hypergraph Neural Network [26.42547421121713]
HyperGraph Neural Network (HGNN) はハイパーグラフ表現学習のためのデファクト手法である。
本稿では,各ハイパーグラフからのマルチモーダル情報を効果的に融合できるResidual enhanced Multi-Hypergraph Neural Networkを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-02T14:53:32Z) - Generative hypergraph clustering: from blockmodels to modularity [26.99290024958576]
異質なノード度とエッジサイズを持つクラスタ化ハイパーグラフの表現的生成モデルを提案する。
我々は,100万ノードの合成ハイパーグラフを用いた実験など,ハイパーグラフ・ルーバインは高度にスケーラブルであることを示す。
このモデルを用いて,学校連絡ネットワークにおける高次構造の異なるパターン,米国議会法案共同提案,米国議会委員会,共同購入行動における製品カテゴリ,ホテルロケーションを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T00:25:22Z) - Conditional Hybrid GAN for Sequence Generation [56.67961004064029]
本稿では,この問題を解決するための条件付きハイブリッドGAN(C-Hybrid-GAN)を提案する。
我々はGumbel-Softmax法を利用して離散値列の分布を近似する。
提案したC-Hybrid-GANは、文脈条件付き離散値シーケンス生成において既存の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-18T03:52:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。