論文の概要: NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11787v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 12:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:17:57.036017
• Title: NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning
• Title（参考訳）: NeuroCUT:ロバストグラフ分割のためのニューラルネットワーク
• Authors: Rishi Shah, Krishnanshu Jain, Sahil Manchanda, Sourav Medya, Sayan Ranu,
• Abstract要約: グラフ分割は、グラフを分離したサブセットに分割し、特定のパーティショニングの目的を最適化することを目的としている。 本研究では,従来の手法よりも2つの重要な革新を生かしたNeuroCUTを開発した。 まず、グラフニューラルネットワークから派生したノード表現と位置特徴に対して強化学習に基づくフレームワークを活用することにより、NeuroCUTは任意の最適化目標を満たすことができる。 次に、パラメータ空間とパーティションカウントを分離し、クエリ時に提供される任意のパーティション数にNeuroCUTを誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.28837314555502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph partitioning aims to divide a graph into disjoint subsets while optimizing a specific partitioning objective. The majority of formulations related to graph partitioning exhibit NP-hardness due to their combinatorial nature. Conventional methods, like approximation algorithms or heuristics, are designed for distinct partitioning objectives and fail to achieve generalization across other important partitioning objectives. Recently machine learning-based methods have been developed that learn directly from data. Further, these methods have a distinct advantage of utilizing node features that carry additional information. However, these methods assume differentiability of target partitioning objective functions and cannot generalize for an unknown number of partitions, i.e., they assume the number of partitions is provided in advance. In this study, we develop NeuroCUT with two key innovations over previous methodologies. First, by leveraging a reinforcement learning-based framework over node representations derived from a graph neural network and positional features, NeuroCUT can accommodate any optimization objective, even those with non-differentiable functions. Second, we decouple the parameter space and the partition count making NeuroCUT inductive to any unseen number of partition, which is provided at query time. Through empirical evaluation, we demonstrate that NeuroCUT excels in identifying high-quality partitions, showcases strong generalization across a wide spectrum of partitioning objectives, and exhibits strong generalization to unseen partition count.
• Abstract（参考訳）: グラフ分割は、グラフを分離したサブセットに分割し、特定のパーティショニングの目的を最適化することを目的としている。 グラフ分割に関する定式化の大部分は、その組合せの性質によりNP硬度を示す。 近似アルゴリズムやヒューリスティックスのような従来の手法は、異なる分割目的のために設計されており、他の重要な分割目的に対して一般化を達成できない。 近年,データから直接学習する機械学習ベースの手法が開発されている。 さらに、これらの手法は追加情報を運ぶノード特徴を利用するという明確な利点がある。 しかし、これらの手法は対象の分割対象関数の微分可能性を仮定し、未知の数の分割を一般化することはできない。 本研究では,従来の手法よりも2つの重要な革新を生かしたNeuroCUTを開発した。 まず、グラフニューラルネットワークから派生したノード表現と位置特徴に対して強化学習に基づくフレームワークを活用することにより、NeuroCUTは、微分不可能な関数であっても、任意の最適化目標を満たすことができる。 次に、パラメータ空間とパーティションカウントを分離し、クエリ時に提供される任意のパーティション数にNeuroCUTを誘導する。 実験的な評価により,NeuroCUTは高品質なパーティションの同定に優れ,分割対象の広い範囲にわたる強力な一般化を示し,見当たらないパーティション数に対する強力な一般化を示す。

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