論文の概要: Learning Latent Graph Structures and their Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19933v1
- Date: Thu, 30 May 2024 10:49:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:47:58.276749
- Title: Learning Latent Graph Structures and their Uncertainty
- Title（参考訳）: 潜在グラフ構造と不確かさの学習
- Authors: Alessandro Manenti, Daniele Zambon, Cesare Alippi,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、モデル精度を高めるために帰納バイアスとしてリレーショナル情報を使用する。
課題関連関係が不明なため,下流予測タスクを解きながら学習するためのグラフ構造学習手法が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.95971478893842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Within a prediction task, Graph Neural Networks (GNNs) use relational information as an inductive bias to enhance the model's accuracy. As task-relevant relations might be unknown, graph structure learning approaches have been proposed to learn them while solving the downstream prediction task. In this paper, we demonstrate that minimization of a point-prediction loss function, e.g., the mean absolute error, does not guarantee proper learning of the latent relational information and its associated uncertainty. Conversely, we prove that a suitable loss function on the stochastic model outputs simultaneously grants (i) the unknown adjacency matrix latent distribution and (ii) optimal performance on the prediction task. Finally, we propose a sampling-based method that solves this joint learning task. Empirical results validate our theoretical claims and demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
- Abstract（参考訳）: 予測タスク内では、グラフニューラルネットワーク(GNN)がモデル精度を高めるために帰納バイアスとしてリレーショナル情報を使用する。
課題関連関係が不明なため,下流予測タスクを解きながら学習するためのグラフ構造学習手法が提案されている。
本稿では,平均絶対誤差である点予測損失関数,例えば平均絶対誤差の最小化が,潜時関係情報とその関連不確かさの適切な学習を保証するものではないことを実証する。
逆に、確率モデル上の適切な損失関数が同時に付与されることを示す。
(i)未知の隣接行列潜時分布
(ii)予測タスクにおける最適性能。
最後に,この共同学習課題を解決するサンプリングベース手法を提案する。
実証実験により,提案手法の有効性を検証し,提案手法の有効性を実証した。
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