論文の概要: Generating Explanations for Cellular Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03253v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 01:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:01:03.522854
• Title: Generating Explanations for Cellular Neural Networks
• Title（参考訳）: セルラーニューラルネットワークのための説明生成
• Authors: Akshit Sinha, Sreeram Vennam, Charu Sharma, Ponnurangam Kumaraguru,
• Abstract要約: 細胞複合体を用いて高次構造を捕捉するフレームワークHOGEを紹介する。 現実世界では、高次構造は分子やソーシャルネットワークのようにユビキタスである。 本研究は,グラフ説明の実用性を大幅に向上させるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.164945693135959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in graph learning contributed to explaining predictions generated by Graph Neural Networks. However, existing methodologies often fall short when applied to real-world datasets. We introduce HOGE, a framework to capture higher-order structures using cell complexes, which excel at modeling higher-order relationships. In the real world, higher-order structures are ubiquitous like in molecules or social networks, thus our work significantly enhances the practical applicability of graph explanations. HOGE produces clearer and more accurate explanations compared to prior methods. Our method can be integrated with all existing graph explainers, ensuring seamless integration into current frameworks. We evaluate on GraphXAI benchmark datasets, HOGE achieves improved or comparable performance with minimal computational overhead. Ablation studies show that the performance gain observed can be attributed to the higher-order structures that come from introducing cell complexes.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習の最近の進歩は、グラフニューラルネットワークによって生成された予測の説明に寄与した。 しかし、既存の方法論は、実世界のデータセットに適用すると、しばしば不足する。 我々は,高次関係のモデル化に長けているセルコンプレックスを用いて高次構造をキャプチャするフレームワークHOGEを紹介する。 実世界では、高次構造は分子やソーシャルネットワークのようにユビキタスであるため、我々の研究はグラフ説明の実用性を大幅に向上させる。 HOGEは従来の方法よりも明確で正確な説明をすることができる。 私たちのメソッドは既存のすべてのグラフ説明器と統合することができ、現在のフレームワークへのシームレスな統合を保証できます。 我々は、GraphXAIベンチマークデータセットを評価し、HOGEは最小の計算オーバーヘッドで改善または同等のパフォーマンスを達成する。 アブレーション研究では、観察された性能向上は、細胞複合体の導入による高次構造に起因することが示されている。

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