論文の概要: Hyperbolic Geometric Latent Diffusion Model for Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03188v1
• Date: Mon, 6 May 2024 06:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 14:45:09.774063
• Title: Hyperbolic Geometric Latent Diffusion Model for Graph Generation
• Title（参考訳）: グラフ生成のための双曲幾何学潜在拡散モデル
• Authors: Xingcheng Fu, Yisen Gao, Yuecen Wei, Qingyun Sun, Hao Peng, Jianxin Li, Xianxian Li,
• Abstract要約: 拡散モデルはコンピュータビジョンに多大な貢献をしており、最近、グラフ生成への応用に関するコミュニティの関心が高まっている。 本稿では,新しい幾何学的遅延拡散フレームワークHypDiffを提案する。 具体的には、まず、双曲幾何学に基づく解釈可能性測度を持つ幾何学的潜在空間を確立し、グラフの異方性潜在拡散過程を定義する。 そこで我々は, 放射状および角状両方の幾何学的性質に制約された幾何学的潜在拡散過程を提案し, 生成グラフにおける原位相特性の保存を確実にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.567428462212455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have made significant contributions to computer vision, sparking a growing interest in the community recently regarding the application of them to graph generation. Existing discrete graph diffusion models exhibit heightened computational complexity and diminished training efficiency. A preferable and natural way is to directly diffuse the graph within the latent space. However, due to the non-Euclidean structure of graphs is not isotropic in the latent space, the existing latent diffusion models effectively make it difficult to capture and preserve the topological information of graphs. To address the above challenges, we propose a novel geometrically latent diffusion framework HypDiff. Specifically, we first establish a geometrically latent space with interpretability measures based on hyperbolic geometry, to define anisotropic latent diffusion processes for graphs. Then, we propose a geometrically latent diffusion process that is constrained by both radial and angular geometric properties, thereby ensuring the preservation of the original topological properties in the generative graphs. Extensive experimental results demonstrate the superior effectiveness of HypDiff for graph generation with various topologies.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはコンピュータビジョンに多大な貢献をしており、最近、グラフ生成への応用に関するコミュニティの関心が高まっている。 既存の離散グラフ拡散モデルは、計算複雑性の増大と訓練効率の低下を示す。 好ましく自然な方法は、グラフを潜在空間内で直接拡散させることである。 しかし、グラフの非ユークリッド構造は潜在空間において等方的ではないため、既存の潜在拡散モデルはグラフの位相情報を捕捉し保存することを効果的に困難にしている。 以上の課題に対処するために,幾何学的に潜伏する新しい拡散フレームワークHypDiffを提案する。 具体的には、まず、双曲幾何学に基づく解釈可能性測度を持つ幾何学的潜在空間を確立し、グラフの異方性潜在拡散過程を定義する。 そこで我々は, 放射状および角状両方の幾何学的性質に制約された幾何学的潜在拡散過程を提案し, 生成グラフにおける原位相特性の保存を確実にする。 様々なトポロジを持つグラフ生成におけるHypDiffの優れた有効性を示した。

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