論文の概要: The Map Equation Goes Neural: Mapping Network Flows with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01144v4
• Date: Tue, 10 Dec 2024 19:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:58:54.755730
• Title: The Map Equation Goes Neural: Mapping Network Flows with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: Map EquationがNeuralに:グラフニューラルネットワークによるネットワークフローのマッピング
• Authors: Christopher Blöcker, Chester Tan, Ingo Scholtes,
• Abstract要約: コミュニティ検出は、教師なしのデータ探索と、ネットワーク化されたシステムの組織構造を明らかにするために不可欠なツールである。 本研究では,非教師付きコミュニティ検出のための一般的な情報理論的目的関数であるマップ方程式を考察し,下降による勾配の微分可能なテンソル形式で表現する。 我々の定式化は、任意の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マップ方程式を変換し、エンドツーエンドの学習を可能にし、ノード機能を導入し、クラスタの最適な数を自動的に選択します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
• License:
• Abstract: Community detection is an essential tool for unsupervised data exploration and revealing the organisational structure of networked systems. With a long history in network science, community detection typically relies on objective functions, optimised with custom-tailored search algorithms, but often without leveraging recent advances in deep learning. Recently, first works have started incorporating such objectives into loss functions for deep graph clustering and pooling. We consider the map equation, a popular information-theoretic objective function for unsupervised community detection, and express it in differentiable tensor form for optimisation through gradient descent. Our formulation turns the map equation compatible with any neural network architecture, enables end-to-end learning, incorporates node features, and chooses the optimal number of clusters automatically, all without requiring explicit regularisation. Applied to unsupervised graph clustering tasks, we achieve competitive performance against state-of-the-art deep graph clustering baselines in synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出は、教師なしのデータ探索と、ネットワーク化されたシステムの組織構造を明らかにするために不可欠なツールである。 ネットワーク科学の長い歴史の中で、コミュニティ検出は一般的に客観的関数に依存しており、カスタマイズされた検索アルゴリズムで最適化されるが、近年のディープラーニングの進歩を活用できないことが多い。 近年、深層グラフクラスタリングやプールリングのための損失関数にそのような目的を組み込んだ最初の研究が始まっている。 我々は、教師なしコミュニティ検出のための一般的な情報理論的目的関数であるマップ方程式を考察し、勾配降下による最適化のための微分可能なテンソル形式で表現する。 我々の定式化は、任意の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マップ方程式を変換し、エンドツーエンドの学習を可能にし、ノードの特徴を取り入れ、クラスタの最適な数を自動的に選択する。 教師なしのグラフクラスタリングタスクに適用すると、合成および実世界のデータセットにおける最先端のディープグラフクラスタリングベースラインに対する競合性能が得られる。

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