論文の概要: From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09623v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 01:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 11:16:31.385941
• Title: From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks
• Title（参考訳）: ハイパーグラフエネルギー関数からハイパーグラフニューラルネットワークへ
• Authors: Yuxin Wang, Quan Gan, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, David Wipf
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.88564151540459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraphs are a powerful abstraction for representing higher-order interactions between entities of interest. To exploit these relationships in making downstream predictions, a variety of hypergraph neural network architectures have recently been proposed, in large part building upon precursors from the more traditional graph neural network (GNN) literature. Somewhat differently, in this paper we begin by presenting an expressive family of parameterized, hypergraph-regularized energy functions. We then demonstrate how minimizers of these energies effectively serve as node embeddings that, when paired with a parameterized classifier, can be trained end-to-end via a supervised bilevel optimization process. Later, we draw parallels between the implicit architecture of the predictive models emerging from the proposed bilevel hypergraph optimization, and existing GNN architectures in common use. Empirically, we demonstrate state-of-the-art results on various hypergraph node classification benchmarks. Code is available at https://github.com/yxzwang/PhenomNN.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは関心の実体間の高次相互作用を表現するための強力な抽象化である。 これらの関係を利用して下流の予測を行うために、近年、より伝統的なグラフニューラルネットワーク(GNN)文学の先駆けとして、様々なハイパーグラフニューラルネットワークアーキテクチャが提案されている。 本稿では,パラメタライズド,ハイパーグラフ正規化エネルギー関数の表現的族を提示することから始める。 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し、パラメータ化分類器と組み合わせると、教師付き二段階最適化プロセスを通じてエンドツーエンドに訓練できることを示す。 その後、提案した双レベルハイパーグラフ最適化から生じる予測モデルの暗黙的アーキテクチャと、既存のGNNアーキテクチャとを共通的に用いている。 実験により,様々なハイパーグラフノード分類ベンチマークにおいて,最先端の結果を示す。 コードはhttps://github.com/yxzwang/phenomnnで入手できる。

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