論文の概要: Learning Adaptive Neighborhoods for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09065v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 08:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 15:43:18.085412
• Title: Learning Adaptive Neighborhoods for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための適応型近傍学習
• Authors: Avishkar Saha, Oscar Mendez, Chris Russell, Richard Bowden
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データのエンドツーエンド学習を可能にする。 本稿では,グラフトポロジを構築する新しいエンドツーエンドの微分可能なグラフ生成器を提案する。 私たちのモジュールは、グラフ畳み込み操作を含む既存のパイプラインに簡単に統合できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.94778766867247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Graph convolutional networks (GCNs) enable end-to-end learning on graph structured data. However, many works assume a given graph structure. When the input graph is noisy or unavailable, one approach is to construct or learn a latent graph structure. These methods typically fix the choice of node degree for the entire graph, which is suboptimal. Instead, we propose a novel end-to-end differentiable graph generator which builds graph topologies where each node selects both its neighborhood and its size. Our module can be readily integrated into existing pipelines involving graph convolution operations, replacing the predetermined or existing adjacency matrix with one that is learned, and optimized, as part of the general objective. As such it is applicable to any GCN. We integrate our module into trajectory prediction, point cloud classification and node classification pipelines resulting in improved accuracy over other structure-learning methods across a wide range of datasets and GCN backbones.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データのエンドツーエンド学習を可能にする。 しかし、多くの著作物が与えられたグラフ構造を仮定している。 入力グラフがノイズや利用できない場合、一つのアプローチは潜在グラフ構造を構築し、学習することである。 これらの手法は典型的にはグラフ全体のノード次数の選択を補正する。 そこで我々は,各ノードが近傍と大きさを選択するグラフトポロジを構築する,新しいエンドツーエンドの微分可能なグラフ生成器を提案する。 このモジュールは、グラフ畳み込み操作を含む既存のパイプラインに容易に統合でき、一般的な目的の一部として、所定のまたは既存の隣接マトリックスを学習し、最適化したものに置き換えることができます。 したがって、任意のGCNに適用できる。 我々のモジュールを軌道予測、ポイントクラウド分類、ノード分類パイプラインに統合することで、幅広いデータセットとGCNバックボーンにわたる他の構造学習手法よりも精度が向上する。

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