論文の概要: Generative Flow Networks for Precise Reward-Oriented Active Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11989v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 10:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:11:20.909500
• Title: Generative Flow Networks for Precise Reward-Oriented Active Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフ上の報酬指向アクティブラーニングのための生成フローネットワーク
• Authors: Yinchuan Li, Zhigang Li, Wenqian Li, Yunfeng Shao, Yan Zheng and Jianye Hao
• Abstract要約: 本稿では,グラフ能動学習問題をGFlowGNNと呼ばれる生成過程として定式化し,逐次動作によって様々なサンプルを生成する。 提案手法は,様々な最先端手法よりも優れた探索能力と伝達性を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.76241250013461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many score-based active learning methods have been successfully applied to graph-structured data, aiming to reduce the number of labels and achieve better performance of graph neural networks based on predefined score functions. However, these algorithms struggle to learn policy distributions that are proportional to rewards and have limited exploration capabilities. In this paper, we innovatively formulate the graph active learning problem as a generative process, named GFlowGNN, which generates various samples through sequential actions with probabilities precisely proportional to a predefined reward function. Furthermore, we propose the concept of flow nodes and flow features to efficiently model graphs as flows based on generative flow networks, where the policy network is trained with specially designed rewards. Extensive experiments on real datasets show that the proposed approach has good exploration capability and transferability, outperforming various state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 多くのスコアベースのアクティブラーニング手法がグラフ構造化データに適用され、ラベル数を減らし、予め定義されたスコア関数に基づいたグラフニューラルネットワークの性能向上を目指している。 しかし,これらのアルゴリズムは報酬に比例し,限られた探索能力を有する政策分布の学習に苦慮している。 本稿では,グラフ能動学習問題を生成過程として,GFlowGNN(G FlowGNN)を革新的に定式化した。 さらに,生成フローネットワークに基づくグラフを効率的にモデル化するためのフローノードとフロー特徴の概念を提案し,ポリシーネットワークを特別に設計された報酬で訓練する。 実データセットに関する広範囲な実験により、提案手法は、様々な最先端手法よりも優れた探索能力と転送性を有することが示された。

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