論文の概要: One-Shot Graph Representation Learning Using Hyperdimensional Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17073v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 23:15:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:22:09.091226
• Title: One-Shot Graph Representation Learning Using Hyperdimensional Computing
• Title（参考訳）: 超次元計算を用いたワンショットグラフ表現学習
• Authors: Abhishek Dalvi, Vasant Honavar
• Abstract要約: グラフ上の半教師あり学習のための,新しい,単純で,高速で,効率的なアプローチを提案する。 グラフニューラルネットワークのファミリのノード表現のインジェクティビティ特性を利用した超次元グラフ学習(HDGL)アルゴリズムを提案する。 広く使われているベンチマークデータセットを用いた実験の結果、HDGLは計算コストのかかるトレーニングを必要とせず、最先端のディープラーニング手法と競合する予測性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel, simple, fast, and efficient approach for semi-supervised learning on graphs. The proposed approach takes advantage of hyper-dimensional computing which encodes data samples using random projections into a high dimensional space (HD space for short). Specifically, we propose a Hyper-dimensional Graph Learning (HDGL) algorithm that leverages the injectivity property of the node representations of a family of graph neural networks. HDGL maps node features to the HD space and then uses HD operators such as bundling and binding to aggregate information from the local neighborhood of each node. Results of experiments with widely used benchmark data sets show that HDGL achieves predictive performance that is competitive with the state-of-the-art deep learning methods, without the need for computationally expensive training.
• Abstract（参考訳）: グラフ上の半教師あり学習のための,新しい,単純で,高速で,効率的なアプローチを提案する。 提案手法は,ランダム射影を用いたデータサンプルを高次元空間(略してhd空間)に符号化する超次元計算を利用する。 具体的には,グラフニューラルネットワーク群におけるノード表現のインジェクティビティ特性を活用した超次元グラフ学習(hdgl)アルゴリズムを提案する。 hdglはノードの機能をhd空間にマッピングし、バンドルやバインディングなどのhdオペレータを使用して各ノードのローカル近傍から情報を集約する。 広く使われているベンチマークデータセットを用いた実験の結果、HDGLは計算コストのかかるトレーニングを必要とせず、最先端のディープラーニング手法と競合する予測性能を達成することが示された。

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