論文の概要: DiGRAF: Diffeomorphic Graph-Adaptive Activation Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02013v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 07:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 16:24:25.271577
• Title: DiGRAF: Diffeomorphic Graph-Adaptive Activation Function
• Title（参考訳）: DiGRAF: グラフ適応活性化関数
• Authors: Krishna Sri Ipsit Mantri, Xinzhi Wang, Carola-Bibiane Schönlieb, Bruno Ribeiro, Beatrice Bevilacqua, Moshe Eliasof,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるグラフデータに特化したグラフ適応型アクティベーション関数を提案する。 従来型およびグラフ固有のアクティベーション関数と比較して,DiGRAFの一貫性と優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.2045132675755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel activation function tailored specifically for graph data in Graph Neural Networks (GNNs). Motivated by the need for graph-adaptive and flexible activation functions, we introduce DiGRAF, leveraging Continuous Piecewise-Affine Based (CPAB) transformations, which we augment with an additional GNN to learn a graph-adaptive diffeomorphic activation function in an end-to-end manner. In addition to its graph-adaptivity and flexibility, DiGRAF also possesses properties that are widely recognized as desirable for activation functions, such as differentiability, boundness within the domain and computational efficiency. We conduct an extensive set of experiments across diverse datasets and tasks, demonstrating a consistent and superior performance of DiGRAF compared to traditional and graph-specific activation functions, highlighting its effectiveness as an activation function for GNNs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のグラフデータに特化して設計された,新しいアクティベーション関数を提案する。 グラフ適応型およびフレキシブルなアクティベーション関数の必要性から,我々はDiGRAFを導入し,連続的なPiecewise-Affine Based (CPAB)変換を利用してグラフ適応型微分型アクティベーション関数をエンドツーエンドに学習する。 グラフ適応性と柔軟性に加えて、DiGRAFは、微分可能性、領域内の有界性、計算効率など、活性化関数に望ましいと広く認識されている特性も持っている。 我々は、様々なデータセットやタスクにまたがる広範な実験を行い、従来のグラフ固有のアクティベーション機能と比較して、DiGRAFの一貫性と優れた性能を示し、GNNのアクティベーション機能としての有効性を強調した。

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