論文の概要: Commute Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01635v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:37:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:10.204086
• Title: Commute Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 通勤型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Wei Zhuo, Guang Tan,
• Abstract要約: 我々は,ノードワイズ通勤時間をメッセージパッシング方式にシームレスに統合するアプローチであるCommutute Graph Neural Networks (CGNN)を導入する。 CGNNは、新しく定式化されたラプラシアングラフを用いて通勤時間を計算するための効率的な方法である。 これによりCGNNは、ダイグラフの相互非対称関係を直接キャプチャできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.143879014059894
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown remarkable success in learning from graph-structured data. However, their application to directed graphs (digraphs) presents unique challenges, primarily due to the inherent asymmetry in node relationships. Traditional GNNs are adept at capturing unidirectional relations but fall short in encoding the mutual path dependencies between nodes, such as asymmetrical shortest paths typically found in digraphs. Recognizing this gap, we introduce Commute Graph Neural Networks (CGNN), an approach that seamlessly integrates node-wise commute time into the message passing scheme. The cornerstone of CGNN is an efficient method for computing commute time using a newly formulated digraph Laplacian. Commute time is then integrated into the neighborhood aggregation process, with neighbor contributions weighted according to their respective commute time to the central node in each layer. It enables CGNN to directly capture the mutual, asymmetric relationships in digraphs. Extensive experiments confirm the superior performance of CGNN.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習において顕著な成功を収めている。 しかし、有向グラフ(グラフ)へのそれらの応用は、主にノード関係に固有の非対称性のため、固有の課題を提示する。 従来のGNNは一方向関係の取得には適しているが、ダイグラフで通常見られる非対称な最短経路のようなノード間の相互経路依存性の符号化には不十分である。 このギャップを認識し、ノードワイズ通勤時間をメッセージパッシング方式にシームレスに統合するアプローチであるComute Graph Neural Networks (CGNN)を導入する。 CGNNの基盤は、新しく定式化されたラプラシアンを用いて通勤時間を計算するための効率的な方法である。 通勤時間は近隣の集約プロセスに統合され、各層の中央ノードへの通勤時間に応じて近隣のコントリビューションが重み付けされる。 これによりCGNNは、ダイグラフ内の相互非対称関係を直接キャプチャできる。 大規模実験によりCGNNの優れた性能が確認された。

関連論文リスト

• Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation [153.92387500677023]
  本稿では,グラフノード関係を効果的に学習するために,GTGAN(Graph Transformer Generative Adversarial Network)を提案する。 提案したグラフ変換器エンコーダは、局所的およびグローバルな相互作用をモデル化するために、Transformer内のグラフ畳み込みと自己アテンションを組み合わせる。 また,グラフ表現学習のための自己指導型事前学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T14:36:38Z)
• Degree-based stratification of nodes in Graph Neural Networks [66.17149106033126]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを変更して,各グループのノードに対して,重み行列を個別に学習する。 このシンプルな実装変更により、データセットとGNNメソッドのパフォーマンスが改善されているようだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T14:09:23Z)
• Path Integral Based Convolution and Pooling for Heterogeneous Graph Neural Networks [2.5889737226898437]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ディープラーニングをグラフ構造データセットに拡張する。 画像予測に使用する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と同様に、畳み込み層とプーリング層がグラフ予測タスクにおけるGNNの成功の基礎となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-26T20:05:23Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• A Variational Edge Partition Model for Supervised Graph Representation Learning [51.30365677476971]
  本稿では,重なり合うノード群間の相互作用を集約することで,観測されたエッジがどのように生成されるかをモデル化するグラフ生成プロセスを提案する。 それぞれのエッジを複数のコミュニティ固有の重み付きエッジの和に分割し、コミュニティ固有のGNNを定義する。 エッジを異なるコミュニティに分割するGNNベースの推論ネットワーク,これらのコミュニティ固有のGNN,およびコミュニティ固有のGNNを最終分類タスクに組み合わせたGNNベースの予測器を共同で学習するために,変分推論フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T14:37:50Z)
• Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk [5.431036185361236]
  典型的な好適なグラフでは、エッジを指向する可能性があり、エッジをそのまま扱うか、あるいは単純に非指向にするかは、GNNモデルの性能に大きな影響を与える。 そこで我々は,グラフの方向性を適応的に学習するモデルを開発し,ノード間の長距離相関を生かした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T08:54:21Z)
• Simplicial Convolutional Neural Networks [36.078200422283835]
  近年,信号処理やニューラルネットワークが拡張されて,グラフのデータ処理や学習が行われている。 本稿では,単純な畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T08:52:55Z)
• Feature Correlation Aggregation: on the Path to Better Graph Neural Networks [37.79964911718766]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)が導入される以前、不規則なデータ、特にグラフのモデリングと解析は、ディープラーニングのアキレスのヒールであると考えられていた。 本稿では,GNNのコア操作に対して,極めて単純かつ無作為な修正を施した中央ノード置換変分関数を提案する。 モデルの具体的な性能向上は、モデルがより少ないパラメータを使用しながら、有意なマージンで過去の最先端結果を上回った場合に観察される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T05:04:26Z)
• On Local Aggregation in Heterophilic Graphs [11.100606980915144]
  我々は,従来のGNNと多層パーセプトロンを適切に調整した手法が,ヘテロ親和性グラフ上の最近の長距離アグリゲーション手法の精度に適合しているか,あるいは超越しているかを示す。 本稿では,新しい情報理論グラフ計量であるNativeborhood Information Content(NIC)メトリックを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T19:12:31Z)
• Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。 本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。 このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:43:38Z)
• Gated Graph Recurrent Neural Networks [176.3960927323358]
  グラフ処理の一般的な学習フレームワークとしてグラフリカレントニューラルネットワーク(GRNN)を導入する。 勾配の消失問題に対処するため,時間,ノード,エッジゲートの3つの異なるゲーティング機構でGRNNを前進させた。 数値的な結果は、GRNNがGNNやRNNよりも優れており、グラフプロセスの時間構造とグラフ構造の両方を考慮することが重要であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T22:35:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。