論文の概要: Binarized Simplicial Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04098v1
• Date: Tue, 7 May 2024 08:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:59:23.561131
• Title: Binarized Simplicial Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: バイナリ化された単純な畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yi Yan, Ercan E. Kuruoglu,
• Abstract要約: 双極化単純畳み込みニューラルネットワーク(Bi-SCNN)という,単体錯体上の新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 従来のSimplicial Convolutional Neural Networksと比較して、Bi-SCNNのモデル複雑性の低減は、予測性能を犠牲にすることなく実行時間を短縮する。 実世界の観測と海洋ドリフトデータによる実験により,提案したBi-SCNNは効率的かつ正確であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.069611493148632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks have a limitation of solely processing features on graph nodes, neglecting data on high-dimensional structures such as edges and triangles. Simplicial Convolutional Neural Networks (SCNN) represent higher-order structures using simplicial complexes to break this limitation albeit still lacking time efficiency. In this paper, we propose a novel neural network architecture on simplicial complexes named Binarized Simplicial Convolutional Neural Networks (Bi-SCNN) based on the combination of simplicial convolution with a binary-sign forward propagation strategy. The usage of the Hodge Laplacian on a binary-sign forward propagation enables Bi-SCNN to efficiently and effectively represent simplicial features that have higher-order structures than traditional graph node representations. Compared to the previous Simplicial Convolutional Neural Networks, the reduced model complexity of Bi-SCNN shortens the execution time without sacrificing the prediction performance and is less prone to the over-smoothing effect. Experimenting with real-world citation and ocean-drifter data confirmed that our proposed Bi-SCNN is efficient and accurate.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、エッジや三角形のような高次元構造のデータを無視して、グラフノードでのみ処理する機能を制限する。 単純な畳み込みニューラルネットワーク(Simplicial Convolutional Neural Networks, SCNN)は、この制限を破るために単純な複合体を用いる高次構造を表現する。 本稿では, 単純畳み込みと二分符号前方伝播戦略の組み合わせを基礎として, 単純畳み込みニューラルネットワーク (Bi-SCNN) という, 単純な複合体上の新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 二項符号前方伝播におけるホッジラプラシアンの使用により、Bi-SCNNは従来のグラフノード表現よりも高階構造を持つ単純な特徴を効率的かつ効果的に表現することができる。 従来のSimplicial Convolutional Neural Networksと比較して、Bi-SCNNのモデル複雑性の低減は、予測性能を犠牲にすることなく実行時間を短縮し、過度なスムーシング効果を伴わない。 実世界の引用データと海洋ドリフトデータを用いて実験した結果,提案したBi-SCNNは効率的かつ正確であることが確認された。

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