論文の概要: The Map Equation Goes Neural

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01144v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 11:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 14:25:54.668274
• Title: The Map Equation Goes Neural
• Title（参考訳）: 地図の方程式は神経質になり
• Authors: Christopher Bl\"ocker, Chester Tan, Ingo Scholtes
• Abstract要約: 教師なしデータ探索には,コミュニティ検出とグラフクラスタリングが不可欠だ。 階層的なグラフプーリングは、グラフおよびノード分類タスクのパフォーマンスを向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community detection and graph clustering are essential for unsupervised data exploration and understanding the high-level organisation of networked systems. Recently, graph clustering has received attention as a primary task for graph neural networks. Although hierarchical graph pooling has been shown to improve performance in graph and node classification tasks, it performs poorly in identifying meaningful clusters. Community detection has a long history in network science, but typically relies on optimising objective functions with custom-tailored search algorithms, not leveraging recent advances in deep learning, particularly from graph neural networks. In this paper, we narrow this gap between the deep learning and network science communities. We consider the map equation, an information-theoretic objective function for unsupervised community detection. Expressing it in a fully differentiable tensor form that produces soft cluster assignments, we optimise the map equation with deep learning through gradient descent. More specifically, the reformulated map equation is a loss function compatible with any graph neural network architecture, enabling flexible clustering and graph pooling that clusters both graph structure and data features in an end-to-end way, automatically finding an optimum number of clusters without explicit regularisation by following the minimum description length principle. We evaluate our approach experimentally using different neural network architectures for unsupervised clustering in synthetic and real data. Our results show that our approach achieves competitive performance against baselines, naturally detects overlapping communities, and avoids over-partitioning sparse graphs.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出とグラフクラスタリングは、教師なしデータ探索とネットワークシステムのハイレベルな組織理解に不可欠である。 近年,グラフクラスタリングがグラフニューラルネットワークの主要な課題として注目されている。 階層型グラフプーリングは、グラフとノードの分類タスクのパフォーマンスを改善することが示されているが、有意義なクラスタの識別には不十分である。 コミュニティ検出は、ネットワーク科学において長い歴史を持つが、一般的には、カスタムカスタマイズされた検索アルゴリズムによる客観的関数の最適化に依存しており、特にグラフニューラルネットワークによるディープラーニングの最近の進歩を活用していない。 本稿では,深層学習とネットワーク科学のコミュニティとのギャップを狭める。 我々は、教師なしコミュニティ検出のための情報理論目的関数であるマップ方程式を考察する。 ソフトクラスタ割り当てを生成する完全微分可能なテンソル形式で表現し、勾配降下による深層学習でマップ方程式を最適化する。 より具体的には、改革されたマップ方程式は、任意のグラフニューラルネットワークアーキテクチャと互換性のある損失関数であり、グラフ構造とデータ特徴の両方をエンドツーエンドでクラスタ化する柔軟なクラスタリングとグラフプーリングを可能にする。 本研究では,合成データと実データとの教師なしクラスタリングのために,異なるニューラルネットワークアーキテクチャを用いて実験的にアプローチを評価する。 以上の結果から,本手法はベースラインに対する競争性能を向上し,重複するコミュニティを自然に検出し,スパースグラフの過分割を回避する。

関連論文リスト

• Node Classification via Semantic-Structural Attention-Enhanced Graph Convolutional Networks [0.9463895540925061]
  SSA-GCN(Semantic-structure attention-enhanced graph convolutional Network)を導入する。 グラフ構造をモデル化するだけでなく、分類性能を高めるために一般化されていない特徴を抽出する。 Cora と CiteSeer のデータセットに対する実験により,提案手法による性能改善が実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T06:28:54Z)
• GNN-LoFI: a Novel Graph Neural Network through Localized Feature-based Histogram Intersection [51.608147732998994]
  グラフニューラルネットワークは、グラフベースの機械学習の選択フレームワークになりつつある。 本稿では,古典的メッセージパッシングに代えて,ノード特徴の局所分布を解析するグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T13:04:23Z)
• Redundancy-Free Self-Supervised Relational Learning for Graph Clustering [13.176413653235311]
  冗長フリーグラフクラスタリング(R$2$FGC)という,自己教師付き深層グラフクラスタリング手法を提案する。 オートエンコーダとグラフオートエンコーダに基づいて,グローバルビューとローカルビューの両方から属性レベルと構造レベルの関係情報を抽出する。 この実験は,R$2$FGCが最先端のベースラインよりも優れていることを示すために,広く使用されているベンチマークデータセット上で実施されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T06:18:50Z)
• Topological Pooling on Graphs [24.584372324701885]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ学習タスクにおいて大きな成功を収めている。 そこで我々は,新しいトポロジカルプール層とビジター複合型トポロジカル埋め込み機構を提案する。 Wit-TopoPoolは、すべてのデータセットで競合他社よりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T19:30:46Z)
• Optimal Propagation for Graph Neural Networks [51.08426265813481]
  最適グラフ構造を学習するための二段階最適化手法を提案する。 また、時間的複雑さをさらに軽減するために、低ランク近似モデルについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:37:00Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Structural Temporal Graph Neural Networks for Anomaly Detection in Dynamic Graphs [54.13919050090926]
  本稿では,動的グラフの異常エッジを検出するために,エンドツーエンドの時間構造グラフニューラルネットワークモデルを提案する。 特に,まずターゲットエッジを中心にした$h$ホップ囲むサブグラフを抽出し,各ノードの役割を識別するノードラベル機能を提案する。 抽出した特徴に基づき,GRU(Gated Recurrent Unit)を用いて,異常検出のための時間的情報を取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T09:17:08Z)
• Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node Classification [97.14064057840089]
  グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。 本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T08:32:16Z)
• Adaptive Graph Auto-Encoder for General Data Clustering [90.8576971748142]
  グラフベースのクラスタリングは、クラスタリング領域において重要な役割を果たす。 グラフ畳み込みニューラルネットワークに関する最近の研究は、グラフ型データにおいて驚くべき成功を収めている。 本稿では,グラフの生成的視点に応じて適応的にグラフを構成する汎用データクラスタリングのためのグラフ自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T10:11:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。