Fugu-MT 論文翻訳(概要): Projections of Model Spaces for Latent Graph Inference

論文の概要: Projections of Model Spaces for Latent Graph Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11754v3
Date: Wed, 12 Apr 2023 17:19:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-13 17:41:05.981746
Title: Projections of Model Spaces for Latent Graph Inference
Title（参考訳）: 潜在グラフ推論のためのモデル空間の投影
Authors: Haitz S\'aez de Oc\'ariz Borde, \'Alvaro Arroyo, Ingmar Posner
Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、グラフの接続構造を帰納バイアスとして利用する。潜在グラフ推論は、適切なグラフ構造を学習して、モデルの下流のパフォーマンスを拡散し改善することに焦点を当てる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.219577154655006
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph Neural Networks leverage the connectivity structure of graphs as an inductive bias. Latent graph inference focuses on learning an adequate graph structure to diffuse information on and improve the downstream performance of the model. In this work we employ stereographic projections of the hyperbolic and spherical model spaces, as well as products of Riemannian manifolds, for the purpose of latent graph inference. Stereographically projected model spaces achieve comparable performance to their non-projected counterparts, while providing theoretical guarantees that avoid divergence of the spaces when the curvature tends to zero. We perform experiments on both homophilic and heterophilic graphs.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフの接続構造を帰納バイアスとして利用する。潜在グラフ推論は、適切なグラフ構造を学習して、モデルの下流のパフォーマンスを拡散し改善することに焦点を当てる。本研究では,双曲型および球面型モデル空間の立体射影とリーマン多様体の積を用いて,潜在グラフ推論を行う。立体射影モデル空間は、曲率が0になる場合の空間の分岐を避ける理論的保証を提供しながら、その非射影モデル空間と同等の性能を達成する。ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方で実験を行う。

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