論文の概要: Pard: Permutation-Invariant Autoregressive Diffusion for Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03687v2
• Date: Thu, 23 May 2024 04:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 07:09:37.093170
• Title: Pard: Permutation-Invariant Autoregressive Diffusion for Graph Generation
• Title（参考訳）: Pard:グラフ生成のための置換不変自己回帰拡散
• Authors: Lingxiao Zhao, Xueying Ding, Leman Akoglu,
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルと自己回帰手法を統合した置換不変な自己回帰拡散モデルを提案する。 Pardは分子と非分子のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、1.9M分子を含むMOSESのような大規模なデータセットにスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.896680500652536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph generation has been dominated by autoregressive models due to their simplicity and effectiveness, despite their sensitivity to ordering. Yet diffusion models have garnered increasing attention, as they offer comparable performance while being permutation-invariant. Current graph diffusion models generate graphs in a one-shot fashion, but they require extra features and thousands of denoising steps to achieve optimal performance. We introduce PARD, a Permutation-invariant Auto Regressive Diffusion model that integrates diffusion models with autoregressive methods. PARD harnesses the effectiveness and efficiency of the autoregressive model while maintaining permutation invariance without ordering sensitivity. Specifically, we show that contrary to sets, elements in a graph are not entirely unordered and there is a unique partial order for nodes and edges. With this partial order, PARD generates a graph in a block-by-block, autoregressive fashion, where each block's probability is conditionally modeled by a shared diffusion model with an equivariant network. To ensure efficiency while being expressive, we further propose a higher-order graph transformer, which integrates transformer with PPGN. Like GPT, we extend the higher-order graph transformer to support parallel training of all blocks. Without any extra features, PARD achieves state-of-the-art performance on molecular and non-molecular datasets, and scales to large datasets like MOSES containing 1.9M molecules. Pard is open-sourced at https://github.com/LingxiaoShawn/Pard.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成は、順序付けに敏感であるにもかかわらず、単純さと有効性のため、自己回帰モデルによって支配されている。 しかし拡散モデルは、置換不変でありながら同等のパフォーマンスを提供するため、注目度が高まっている。 現在のグラフ拡散モデルは1ショットでグラフを生成するが、最適なパフォーマンスを達成するには追加の機能と数千のデノゲーションステップが必要である。 PARDは,拡散モデルと自己回帰手法を統合した,置換不変な自己回帰拡散モデルである。 PARDは、自己回帰モデルの有効性と効率を、感度を順序付けすることなく、置換不変性を保ちながら活用する。 具体的には、集合とは対照的に、グラフの要素は完全に順序づけられておらず、ノードとエッジに一意な部分順序が存在することを示す。 この部分順序で、PARDはブロックごとの自己回帰的なグラフを生成し、各ブロックの確率は同変ネットワークを持つ共有拡散モデルによって条件付きでモデル化される。 表現性を確保しつつ効率を確保するため,PPGNと変換器を統合した高次グラフ変換器を提案する。 GPTと同様に、すべてのブロックの並列トレーニングをサポートするために、高階グラフ変換器を拡張します。 余分な特徴がなければ、PARDは分子および非分子データセットの最先端のパフォーマンスを達成し、1.9M分子を含むMOSESのような大規模なデータセットにスケールする。 Pardはhttps://github.com/LingxiaoShawn/Pard.comでオープンソース化されている。

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