論文の概要: Contextual Directed Acyclic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15627v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 07:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 20:26:45.151016
• Title: Contextual Directed Acyclic Graphs
• Title（参考訳）: 文脈指向非巡回グラフ
• Authors: Ryan Thompson, Edwin V. Bonilla, Robert Kohn
• Abstract要約: 観測データから有向非巡回グラフ(DAG)の構造を推定することは、機械学習において重要な課題である。 本稿では、利用可能な「文脈的」な特徴に基づいて、グラフ構造が個人によって異なる別の設定について考察する。 我々は、コンテキスト特徴を重み付けされた隣接行列として表されるDAGにマッピングするニューラルネットワークを介して、このコンテキストDAG問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.617105933121108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the structure of directed acyclic graphs (DAGs) from observational data remains a significant challenge in machine learning. Most research in this area concentrates on learning a single DAG for the entire population. This paper considers an alternative setting where the graph structure varies across individuals based on available "contextual" features. We tackle this contextual DAG problem via a neural network that maps the contextual features to a DAG, represented as a weighted adjacency matrix. The neural network is equipped with a novel projection layer that ensures the output matrices are sparse and satisfy a recently developed characterization of acyclicity. We devise a scalable computational framework for learning contextual DAGs and provide a convergence guarantee and an analytical gradient for backpropagating through the projection layer. Our experiments suggest that the new approach can recover the true context-specific graph where existing approaches fail.
• Abstract（参考訳）: 観測データから有向非巡回グラフ(DAG)の構造を推定することは、機械学習において重要な課題である。 この地域のほとんどの研究は、人口の1つのDAGを学ぶことに集中している。 本稿では、利用可能な「文脈的」特徴に基づき、個人間でグラフ構造が変化する別の設定を検討する。 我々は、コンテキスト特徴を重み付き隣接行列として表されるDAGにマッピングするニューラルネットワークを介して、このコンテキストDAG問題に取り組む。 ニューラルネットワークは、出力行列がスパースであることを保証する新規な投影層を備え、最近開発された非循環性の特徴を満足する。 我々は,コンテキストDAGを学習するためのスケーラブルな計算フレームワークを考案し,プロジェクション層をバックプロパゲーションするための収束保証と解析的勾配を提供する。 実験の結果,既存手法が失敗するコンテキスト固有グラフを復元できる可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Convolutional Learning on Directed Acyclic Graphs [10.282099295800322]
  我々は、有向非巡回グラフ(DAG)上で定義されたデータから学習するための新しい畳み込みアーキテクチャを開発する。 我々は,学習可能なDAGフィルタを統合した新しい畳み込みグラフニューラルネットワークを開発し,グラフトポロジによって誘導される部分順序を考慮に入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T21:30:18Z)
• Deep Manifold Graph Auto-Encoder for Attributed Graph Embedding [51.75091298017941]
  本稿では,属性付きグラフデータに対する新しいDeep Manifold (Variational) Graph Auto-Encoder (DMVGAE/DMGAE)を提案する。 提案手法は,最先端のベースラインアルゴリズムを,一般的なデータセット間でのダウンストリームタスクの差を大きく越える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T17:57:07Z)
• Graph-level Protein Representation Learning by Structure Knowledge Refinement [50.775264276189695]
  本稿では、教師なしの方法でグラフ全体の表現を学習することに焦点を当てる。 本稿では、データ構造を用いて、ペアが正か負かの確率を決定する構造知識精製(Structure Knowledge Refinement, SKR)という新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T09:05:33Z)
• Refining Latent Homophilic Structures over Heterophilic Graphs for Robust Graph Convolution Networks [23.61142321685077]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、空間データから知識を抽出するために様々なグラフタスクで広く利用されている。 本研究は,ノード分類のための全表現不均一グラフ上のGCNロバスト性について定量的に検討する先駆的な試みである。 ヘテロ親和性グラフ上の潜在ホモ親和性構造を自動的に学習し,GCNを硬化させる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T05:35:14Z)
• SCGG: A Deep Structure-Conditioned Graph Generative Model [9.046174529859524]
  SCGGと呼ばれる条件付きディープグラフ生成法は、特定のタイプの構造条件を考える。 SCGGのアーキテクチャは、グラフ表現学習ネットワークと、エンドツーエンドで訓練された自己回帰生成モデルで構成されている。 合成と実世界の両方のデータセットに対する実験結果は,最先端のベースラインと比較して,本手法の優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T12:33:50Z)
• Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [77.14319095965058]
  グラフ上のノードレベルの予測にOOD問題を定式化する。 そこで我々は,探索から抽出までのリスク最小化という新たなドメイン不変学習手法を開発した。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T02:31:01Z)
• Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning [67.58720734177325]
  本稿では,学習したグラフトポロジを外部ガイダンスなしでデータ自身で最適化する,教師なしグラフ構造学習パラダイムを提案する。 具体的には、元のデータから"アンカーグラフ"として学習目標を生成し、対照的な損失を用いてアンカーグラフと学習グラフとの一致を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T11:57:29Z)
• Towards Deeper Graph Neural Networks [63.46470695525957]
  グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:14Z)
• Uncovering the Folding Landscape of RNA Secondary Structure with Deep Graph Embeddings [71.20283285671461]
  このようなグラフ埋め込みを学習するための幾何散乱オートエンコーダ(GSAE)ネットワークを提案する。 我々の埋め込みネットワークは、最近提案された幾何散乱変換を用いて、まずリッチグラフ特徴を抽出する。 GSAEは、構造とエネルギーの両方でRNAグラフを整理し、ビスタブルRNA構造を正確に反映していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T00:17:59Z)

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。