Fugu-MT 論文翻訳(概要): Any2Graph: Deep End-To-End Supervised Graph Prediction With An Optimal Transport Loss

論文の概要: Any2Graph: Deep End-To-End Supervised Graph Prediction With An Optimal Transport Loss

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12269v4
Date: Tue, 15 Oct 2024 07:18:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-16 13:57:47.819299
Title: Any2Graph: Deep End-To-End Supervised Graph Prediction With An Optimal Transport Loss
Title（参考訳）: Any2Graph: 最適なトランスポート損失を伴う、エンドツーエンドのグラフ予測
Authors: Paul Krzakala, Junjie Yang, Rémi Flamary, Florence d'Alché-Buc, Charlotte Laclau, Matthieu Labeau,
Abstract要約: 我々は,SGP(End-to-end Supervised Graph Prediction)のための汎用フレームワークであるAny2graphを提案する。このフレームワークは、新しい最適輸送損失である、部分的にマス化されたグロモフ=ワッサーシュタインの上に構築されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.80674580890277
License:
Abstract: We propose Any2graph, a generic framework for end-to-end Supervised Graph Prediction (SGP) i.e. a deep learning model that predicts an entire graph for any kind of input. The framework is built on a novel Optimal Transport loss, the Partially-Masked Fused Gromov-Wasserstein, that exhibits all necessary properties (permutation invariance, differentiability and scalability) and is designed to handle any-sized graphs. Numerical experiments showcase the versatility of the approach that outperform existing competitors on a novel challenging synthetic dataset and a variety of real-world tasks such as map construction from satellite image (Sat2Graph) or molecule prediction from fingerprint (Fingerprint2Graph).
Abstract（参考訳）: 本稿では,SGP(End-to-end Supervised Graph Prediction)のための汎用フレームワークであるAny2graphを提案する。このフレームワークは、すべての必要な特性(置換不変性、微分可能性、拡張性)を示し、任意のサイズのグラフを扱うように設計された、新しい最適輸送損失である、部分的マスド・グロモフ=ワッサーシュタインの上に構築されている。数値実験では、新しい挑戦的な合成データセットや、衛星画像からのマップ構築(Sat2Graph)や指紋からの分子予測(Fingerprint2Graph)など、さまざまな現実世界のタスクにおいて、既存の競合他社より優れているアプローチが示されている。

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