論文の概要: RGI : Regularized Graph Infomax for self-supervised learning on graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08644v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 14:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:32:06.066403
• Title: RGI : Regularized Graph Infomax for self-supervised learning on graphs
• Title（参考訳）: RGI : グラフ上の自己教師型学習のための正規化グラフ情報マックス
• Authors: Oscar Pina and Ver\'onica Vilaplana
• Abstract要約: グラフ上のノードレベルの自己教師型学習のためのフレームワークであるtextitRegularized Graph Infomax (RGI) を紹介する。 RGIはノードレベルのローカルビューとグローバルビューの相互情報を最大化することで、グラフニューラルネットワークエンコーダを訓練する。 RGIは,その単純さに拘わらず,最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning is gaining considerable attention as a solution to avoid the requirement of extensive annotations in representation learning on graphs. We introduce \textit{Regularized Graph Infomax (RGI)}, a simple yet effective framework for node level self-supervised learning on graphs that trains a graph neural network encoder by maximizing the mutual information between node level local and global views, in contrast to previous works that employ graph level global views. The method promotes the predictability between views while regularizing the covariance matrices of the representations. Therefore, RGI is non-contrastive, does not depend on complex asymmetric architectures nor training tricks, is augmentation-free and does not rely on a two branch architecture. We run RGI on both transductive and inductive settings with popular graph benchmarks and show that it can achieve state-of-the-art performance regardless of its simplicity.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習における広範なアノテーションの必要性を回避するソリューションとして,自己教師付き学習が注目されている。 グラフレベルのグローバルビューを用いた従来の研究とは対照的に,ノードレベルのローカルビューとグローバルビューの相互情報を最大化することにより,グラフニューラルネットワークエンコーダをトレーニングするグラフ上でのノードレベルの自己教師型学習のための,シンプルかつ効果的なフレームワークである。 表現の共分散行列を規則化しながら、ビュー間の予測可能性を促進する。 したがって、RGIは非競合的であり、複雑な非対称アーキテクチャやトレーニングトリックに依存しず、拡張フリーであり、2つの分岐アーキテクチャに依存しない。 一般的なグラフベンチマークでトランスダクティブとインダクティブの両方の設定でrgiを実行し、単純さに関わらず最先端のパフォーマンスを達成できることを示しています。

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