論文の概要: Differentiable Cluster Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16185v1
• Date: Sat, 25 May 2024 11:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 00:31:06.138386
• Title: Differentiable Cluster Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 微分可能なクラスタグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yanfei Dong, Mohammed Haroon Dupty, Lambert Deng, Zhuanghua Liu, Yong Liang Goh, Wee Sun Lee,
• Abstract要約: 本稿では、追加のクラスタノードを用いて、クラスタリング誘導バイアスをメッセージパッシング機構に組み込むフレームワークを提案する。 提案手法は局所的および大域的情報の両方を効果的に捉えることができ, ヘテロ親和性データセットとホモ親和性データセットの両方に関する広範な実験によって実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.26923480430114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks often struggle with long-range information propagation and in the presence of heterophilous neighborhoods. We address both challenges with a unified framework that incorporates a clustering inductive bias into the message passing mechanism, using additional cluster-nodes. Central to our approach is the formulation of an optimal transport based implicit clustering objective function. However, the algorithm for solving the implicit objective function needs to be differentiable to enable end-to-end learning of the GNN. To facilitate this, we adopt an entropy regularized objective function and propose an iterative optimization process, alternating between solving for the cluster assignments and updating the node/cluster-node embeddings. Notably, our derived closed-form optimization steps are themselves simple yet elegant message passing steps operating seamlessly on a bipartite graph of nodes and cluster-nodes. Our clustering-based approach can effectively capture both local and global information, demonstrated by extensive experiments on both heterophilous and homophilous datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、長距離情報伝播や異種近傍の存在に苦慮することが多い。 我々は、追加のクラスタノードを使用して、メッセージパッシングメカニズムにクラスタリング誘導バイアスを組み込む統一されたフレームワークで、両方の課題に対処します。 我々のアプローチの中心は、最適輸送に基づく暗黙的クラスタリング目的関数の定式化である。 しかし、暗黙的目的関数を解くアルゴリズムは、GNNのエンドツーエンド学習を可能にするために微分可能である必要がある。 これを容易にするために、エントロピー正規化対象関数を採用し、クラスタ割り当ての解決とノード/クラスタノードの埋め込みの更新を交互に行う反復最適化プロセスを提案する。 特に,得られたクローズドフォーム最適化ステップは,ノードとクラスタノードの2部グラフ上でシームレスに動作する,単純かつエレガントなメッセージパッシングステップである。 クラスタリングに基づくアプローチは, 局所的およびグローバル的情報の両方を効果的に捉えることができ, ヘテロ親和性データセットとホモ親和性データセットの両方に関する広範な実験によって実証された。

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