Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation

論文の概要: Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13849v1
Date: Mon, 18 Mar 2024 14:37:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 18:28:52.681669
Title: Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation
Title（参考訳）: グラフ: グラフニューラルネットワークとグラフ生成
Authors: László Kovács, Ali Jlidi,
Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の概要を紹介する。様々な領域にわたるグラフニューラルネットワークの適用について論じる。我々は,グラフ生成という,GNNの先進的な分野を提示する。
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: One of the hot topics in machine learning is the field of GNN. The complexity of graph data has imposed significant challenges on existing machine learning algorithms. Recently, many studies on extending deep learning approaches for graph data have emerged. This paper represents a survey, providing a comprehensive overview of Graph Neural Networks (GNNs). We discuss the applications of graph neural networks across various domains. Finally, we present an advanced field in GNNs: graph generation.
Abstract（参考訳）: 機械学習におけるホットトピックの1つは、GNNの分野である。グラフデータの複雑さは、既存の機械学習アルゴリズムに重大な課題を課している。近年,グラフデータに対する深層学習手法の拡張に関する研究が盛んに行われている。本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の概要を紹介する。様々な領域にわたるグラフニューラルネットワークの適用について論じる。最後に,GNNの高度な分野としてグラフ生成を提案する。

関連論文リスト

A Systematic Review of Deep Graph Neural Networks: Challenges, Classification, Architectures, Applications & Potential Utility in Bioinformatics [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ依存を表現するためにグラフノード間のメッセージ送信を使用する。 GNNは、バイオインフォマティクス研究における幅広い生物学的課題を解決するための優れたツールとなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T10:25:47Z)
Knowledge Enhanced Graph Neural Networks for Graph Completion [0.0]
Knowledge Enhanced Graph Neural Networks (KeGNN)は、グラフ補完のためのニューラルシンボリックなフレームワークである。 KeGNNは、知識強化レイヤを積み重ねた基盤としてグラフニューラルネットワークで構成されている。我々はKeGNNを、最先端のグラフニューラルネットワーク、グラフ畳み込みネットワーク、グラフ注意ネットワークの2つと組み合わせてインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-27T07:53:43Z)
Training Graph Neural Networks on Growing Stochastic Graphs [114.75710379125412]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク化されたデータの意味のあるパターンを活用するために、グラフ畳み込みに依存している。我々は,成長するグラフ列の極限オブジェクトであるグラフオンを利用して,非常に大きなグラフ上のGNNを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T16:00:45Z)
Graph-level Neural Networks: Current Progress and Future Directions [61.08696673768116]
グラフレベルのニューラルネットワーク(GLNN、ディープラーニングベースのグラフレベルの学習法)は、高次元データのモデリングにおいて優れているため、魅力的である。本稿では,深層ニューラルネットワーク,グラフニューラルネットワーク,グラフプール上でのGLNNを網羅する系統分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-31T06:16:55Z)
Increase and Conquer: Training Graph Neural Networks on Growing Graphs [116.03137405192356]
本稿では,このグラフからBernoulliをサンプリングしたグラフ上でGNNをトレーニングすることで,WNN(Graphon Neural Network)を学習する問題を考察する。これらの結果から着想を得た大規模グラフ上でGNNを学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T15:05:59Z)
Learning Graph Representations [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、大きな動的グラフデータセットに対する洞察を得るための効率的な方法である。本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークのオートエンコーダとソーシャル・テンポラル・グラフ・ニューラルネットワークについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-03T12:07:55Z)
GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training [62.73470368851127]
グラフ表現学習は現実世界の問題に対処する強力な手法として登場した。自己教師付きグラフニューラルネットワーク事前トレーニングフレームワークであるGraph Contrastive Codingを設計する。 3つのグラフ学習タスクと10のグラフデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:18:35Z)
XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks [113.51160387804484]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣の情報を集約して組み合わせることでノードの特徴を学習する。 GNNはブラックボックスとして扱われ、人間の知的な説明が欠けている。我々はモデルレベルでGNNを解釈する新しい手法 XGNN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-03T23:52:43Z)
Incomplete Graph Representation and Learning via Partial Graph Neural Networks [7.227805463462352]
多くのアプリケーションでは、グラフノードの属性が部分的に未知/欠落している不完全な形式でグラフがやってくる可能性がある。既存のGNNは、属性不完全なグラフデータを直接処理できない完全なグラフに基づいて設計されている。本研究では,属性不完全グラフ表現と学習のための部分グラフニューラルネットワーク(PaGNN)を新たに開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-23T08:29:59Z)
Deep Learning for Learning Graph Representations [58.649784596090385]
グラフデータのマイニングはコンピュータ科学においてポピュラーな研究トピックとなっている。ネットワークデータの膨大な量は、効率的な分析に大きな課題をもたらしている。これはグラフ表現の出現を動機付け、グラフを低次元ベクトル空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-02T02:13:28Z)

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。