論文の概要: GraphRNN Revisited: An Ablation Study and Extensions for Directed Acyclic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14109v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 11:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 12:37:56.922487
• Title: GraphRNN Revisited: An Ablation Study and Extensions for Directed Acyclic Graphs
• Title（参考訳）: GraphRNNが再考: 有向非巡回グラフのアブレーション研究と拡張
• Authors: Taniya Das, Mark Koch, Maya Ravichandran, Nikhil Khatri
• Abstract要約: 我々は、GraphRNNアーキテクチャの再現実装を用いて、Youらの結果を再現し、新しいメトリクスを使用してベースラインモデルに対して評価する。 我々は、BFSトラバーサルをトポロジ的ソートに置き換えることで、グラフRNNを拡張して有向非巡回グラフを生成する。 本手法は,現実のデータセット上でのグラフRNNの有向マルチクラス変種よりも大幅に改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GraphRNN is a deep learning-based architecture proposed by You et al. for learning generative models for graphs. We replicate the results of You et al. using a reproduced implementation of the GraphRNN architecture and evaluate this against baseline models using new metrics. Through an ablation study, we find that the BFS traversal suggested by You et al. to collapse representations of isomorphic graphs contributes significantly to model performance. Additionally, we extend GraphRNN to generate directed acyclic graphs by replacing the BFS traversal with a topological sort. We demonstrate that this method improves significantly over a directed-multiclass variant of GraphRNN on a real-world dataset.
• Abstract（参考訳）: GraphRNNは、Youらによって提案された、グラフ生成モデルを学ぶためのディープラーニングベースのアーキテクチャである。 我々は、GraphRNNアーキテクチャの再現実装を用いて、Youらの結果を再現し、新しいメトリクスを使用してベースラインモデルに対して評価する。 アブレーション研究により,同型グラフの表現を崩壊させるようなBFSトラバーサルがモデル性能に大きく寄与することを発見した。 さらに、BFSトラバーサルをトポロジ的ソートに置き換えることで、グラフRNNを拡張して有向非巡回グラフを生成する。 本手法は,現実のデータセット上でのグラフRNNの有向マルチクラス変種よりも大幅に改善されていることを示す。

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