論文の概要: Fishnets: Information-Optimal, Scalable Aggregation for Sets and Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03812v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 17:59:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 22:04:23.495315
• Title: Fishnets: Information-Optimal, Scalable Aggregation for Sets and Graphs
• Title（参考訳）: Fishnets: 集合とグラフのための情報最適化、スケーラブルな集約
• Authors: T. Lucas Makinen, Justin Alsing, Benjamin D. Wandelt,
• Abstract要約: Fishnetsは、データ集合に対する情報-最適埋め込みを学ぶための集約戦略である。 既存のベンチマークより, ogbnタンパク質データに対して, 最先端の性能とアーキテクチャサイズを両立させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Set-based learning is an essential component of modern deep learning and network science. Graph Neural Networks (GNNs) and their edge-free counterparts Deepsets have proven remarkably useful on ragged and topologically challenging datasets. The key to learning informative embeddings for set members is a specified aggregation function, usually a sum, max, or mean. We propose Fishnets, an aggregation strategy for learning information-optimal embeddings for sets of data for both Bayesian inference and graph aggregation. We demonstrate that i) Fishnets neural summaries can be scaled optimally to an arbitrary number of data objects, ii) Fishnets aggregations are robust to changes in data distribution, unlike standard deepsets, iii) Fishnets saturate Bayesian information content and extend to regimes where MCMC techniques fail and iv) Fishnets can be used as a drop-in aggregation scheme within GNNs. We show that by adopting a Fishnets aggregation scheme for message passing, GNNs can achieve state-of-the-art performance versus architecture size on ogbn-protein data over existing benchmarks with a fraction of learnable parameters and faster training time.
• Abstract（参考訳）: セットベースの学習は、現代のディープラーニングとネットワーク科学の重要な要素である。 Graph Neural Networks(GNN)とそのエッジフリーのDeepsetsは、タグ付きでトポロジ的に困難なデータセットにおいて、極めて有用であることが証明されている。 集合メンバに対する情報埋め込みを学ぶための鍵は、特定の集約関数(通常は和、最大、平均)である。 ベイジアン推論とグラフ集約の両方のデータセットに対して,情報-最適埋め込みを学習するための集約戦略であるフィッシュネットを提案する。 私たちはそれを証明します 一 魚網神経要約は、任意の数のデータオブジェクトに最適にスケールすることができる。 二 魚網の集積は、標準の深度集合とは異なり、データ分布の変化に対して堅牢である。 三 魚網は、ベイズ情報を飽和させ、MCMC技術が失敗する体制にまで拡張する。 四 魚網は、GNN内のドロップインアグリゲーションスキームとして使用することができる。 メッセージパッシングにFishnetsアグリゲーション方式を採用することで、GNNは、学習可能なパラメータの少ない既存のベンチマーク上でogbnタンパク質データに対して、最先端のパフォーマンスとアーキテクチャサイズを達成できることを示す。

関連論文リスト

• BLIS-Net: Classifying and Analyzing Signals on Graphs [20.345611294709244]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やグラフ分類といったタスクのための強力なツールとして登場した。 我々は以前に導入された幾何散乱変換に基づいて構築された新しいGNNであるBLIS-Net(Bi-Lipschitz Scattering Net)を紹介する。 BLIS-Netは,交通流とfMRIデータに基づいて,合成データと実世界のデータの両方において優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:03:14Z)
• Diving into Unified Data-Model Sparsity for Class-Imbalanced Graph Representation Learning [30.23894624193583]
  非ユークリッドグラフデータに基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)トレーニングは、しばしば比較的高い時間コストに直面する。 グラフ決定(Graph Decantation, GraphDec)と呼ばれる統一されたデータモデル動的疎結合フレームワークを開発し, 大規模なクラス不均衡グラフデータのトレーニングによる課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T01:47:00Z)
• A Robust Stacking Framework for Training Deep Graph Models with Multifaceted Node Features [61.92791503017341]
  数値ノード特徴とグラフ構造を入力とするグラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータを用いた各種教師付き学習タスクにおいて,優れた性能を示した。 IID(non-graph)データをGNNに簡単に組み込むことはできない。 本稿では、グラフ認識の伝播をIDデータに意図した任意のモデルで融合するロバストな積み重ねフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T22:46:33Z)
• Simplifying approach to Node Classification in Graph Neural Networks [7.057970273958933]
  グラフニューラルネットワークのノード特徴集約ステップと深さを分離し、異なる集約特徴が予測性能にどのように寄与するかを経験的に分析する。 集約ステップによって生成された全ての機能が有用であるとは限らないことを示し、これらの少ない情報的特徴を用いることは、GNNモデルの性能に有害であることを示す。 提案モデルでは,提案モデルが最先端のGNNモデルと同等あるいはそれ以上の精度を達成可能であることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-12T14:53:22Z)
• Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering [15.096251922264281]
  本稿では,データ表現の自己表現を学習するために,適切に設計されたニューラルネットワークを用いた,自己表現型ネットワーク(SENet)と呼ばれる,サブスペースクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。 私たちのSENetは、トレーニングデータに望ましい特性を持つ自己表現係数を学習するだけでなく、サンプル外のデータも処理します。 特に、SENetはMNIST、Fashion MNIST、Extended MNISTで高い競争力を発揮し、CIFAR-10で最先端のパフォーマンスを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T18:06:06Z)
• Bag of Tricks for Training Deeper Graph Neural Networks: A Comprehensive Benchmark Study [100.27567794045045]
  ディープグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングは、非常に難しい。 我々は、深層GNNの「トリック」を評価するための最初の公正かつ再現可能なベンチマークを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T05:00:37Z)
• PredRNN: A Recurrent Neural Network for Spatiotemporal Predictive Learning [109.84770951839289]
  歴史的文脈からビジュアルダイナミクスを学習するための新しいリカレントネットワークであるPredRNNを紹介する。 本手法は,3つの標準データセット上で高い競争結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-17T08:28:30Z)
• Analyzing the Performance of Graph Neural Networks with Pipe Parallelism [2.269587850533721]
  ノードやエッジの分類やリンクの予測といったタスクで大きな成功を収めたグラフニューラルネットワーク(GNN)に注目した。 グラフ技術の進歩には,大規模ネットワーク処理のための新たなアプローチが必要である。 私たちは、ディープラーニングコミュニティで成功したと知られている既存のツールとフレームワークを使用して、GNNを並列化する方法を研究します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-20T04:20:38Z)
• Policy-GNN: Aggregation Optimization for Graph Neural Networks [60.50932472042379]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、局所的なグラフ構造をモデル化し、隣人からの情報を集約することで階層的なパターンを捉えることを目的としている。 複雑なグラフとスパースな特徴を与えられた各ノードに対して効果的なアグリゲーション戦略を開発することは難しい課題である。 本稿では,GNNのサンプリング手順とメッセージパッシングを複合学習プロセスにモデル化するメタ政治フレームワークであるPolicy-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T17:03:06Z)
• Neural networks adapting to datasets: learning network size and topology [77.34726150561087]
  ニューラルネットワークは、勾配に基づくトレーニングの過程で、そのサイズとトポロジの両方を学習できるフレキシブルなセットアップを導入します。 結果として得られるネットワークは、特定の学習タスクとデータセットに合わせたグラフの構造を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T12:46:44Z)
• Graphs, Convolutions, and Neural Networks: From Graph Filters to Graph Neural Networks [183.97265247061847]
  我々はグラフ信号処理を活用してグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現空間を特徴付ける。 GNNにおけるグラフ畳み込みフィルタの役割について議論し、そのようなフィルタで構築されたアーキテクチャは、置換同値の基本的な性質と位相変化に対する安定性を持つことを示す。 また,ロボット群に対するリコメンデータシステムや分散型コントローラの学習におけるGNNの利用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T13:02:15Z)

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。