論文の概要: GLAD: Improving Latent Graph Generative Modeling with Simple Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16883v3
• Date: Mon, 15 Jul 2024 22:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-17 21:18:43.085457
• Title: GLAD: Improving Latent Graph Generative Modeling with Simple Quantization
• Title（参考訳）: GLAD:単純な量子化による遅延グラフ生成モデルの改善
• Authors: Van Khoa Nguyen, Yoann Boget, Frantzeska Lavda, Alexandros Kalousis,
• Abstract要約: 本稿では,単純かつ効果的な離散潜在グラフ拡散生成モデルを提案する。 我々のモデル、すなわちGLADは、既存の潜伏アプローチの欠点を克服するだけでなく、グラフ空間に適用される拡散法に固有の問題を緩和する。 分子ベンチマークデータセット上で生成モデルを検証し、最先端のベースラインと比較して競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.86731507203063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exploring the graph latent structures has not garnered much attention in the graph generative research field. Yet, exploiting the latent space is as crucial as working on the data space for discrete data such as graphs. However, previous methods either failed to preserve the permutation symmetry of graphs or lacked an effective approaches to model appropriately within the latent space. To mitigate those issues, we propose a simple, yet effective discrete latent graph diffusion generative model. Our model, namely GLAD, not only overcomes the drawbacks of existing latent approaches, but also alleviates inherent issues present in diffusion methods applied on the graph space. We validate our generative model on the molecular benchmark datasets, on which it demonstrates competitive performance compared with the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフ潜在構造を探索することは、グラフ生成研究分野ではあまり注目を集めていない。 しかし、潜在空間を活用することは、グラフのような離散データのためのデータ空間に取り組むのと同じくらい重要である。 しかし、従来の手法ではグラフの置換対称性の保存に失敗したり、潜在空間内で適切にモデル化するための効果的なアプローチが欠如していた。 これらの問題を緩和するために、単純で効果的な離散潜在グラフ拡散生成モデルを提案する。 我々のモデル、すなわちGLADは、既存の潜伏アプローチの欠点を克服するだけでなく、グラフ空間に適用される拡散法に固有の問題を緩和する。 分子ベンチマークデータセット上で生成モデルを検証し、最先端のベースラインと比較して競合性能を示す。

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