論文の概要: Ising on the Graph: Task-specific Graph Subsampling via the Ising Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10206v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 17:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:24.415520
• Title: Ising on the Graph: Task-specific Graph Subsampling via the Ising Model
• Title（参考訳）: Ising on the Graph: Ising Modelによるタスク固有のグラフサブサンプリング
• Authors: Maria Bånkestad, Jennifer R. Andersson, Sebastian Mair, Jens Sjölund,
• Abstract要約: 本稿では,ノードあるいはエッジ上で定義されたIsingモデルを用いて,グラフ構造をサブサンプリングする手法を提案する。 エンド・ツー・エンドの方法で特定の下流タスクに対するグラフの削減方法を学ぶことができるため、我々のアプローチはタスク固有である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.804478631424646
• License:
• Abstract: Reducing a graph while preserving its overall structure is an important problem with many applications. Typically, reduction approaches either remove edges (sparsification) or merge nodes (coarsening) in an unsupervised way with no specific downstream task in mind. In this paper, we present an approach for subsampling graph structures using an Ising model defined on either the nodes or edges and learning the external magnetic field of the Ising model using a graph neural network. Our approach is task-specific as it can learn how to reduce a graph for a specific downstream task in an end-to-end fashion. For this, the task's loss function does not have to be differentiable. We showcase the versatility of our approach on four distinct applications: image segmentation, explainability for graph classification, 3D shape sparsification, and sparse approximate matrix inverse determination.
• Abstract（参考訳）: 全体構造を維持しながらグラフを縮小することは、多くのアプリケーションにとって重要な問題である。 通常、リダクションアプローチは、特定の下流タスクを念頭に置いて、エッジ(スパーシフィケーション)またはマージノード(粗い)を教師なしの方法で除去する。 本稿では,ノードあるいはエッジ上で定義されたIsingモデルを用いてグラフ構造をサブサンプリングし,グラフニューラルネットワークを用いてIsingモデルの外部磁場を学習する手法を提案する。 エンド・ツー・エンドの方法で特定の下流タスクに対するグラフの削減方法を学ぶことができるため、我々のアプローチはタスク固有である。 このため、タスクの損失関数は微分可能でなくてもよい。 画像分割, グラフ分類の説明可能性, 3次元形状のスペース化, スパース近似行列逆決定の4つの異なる応用について, 提案手法の汎用性を示す。

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