論文の概要: EggNet: An Evolving Graph-based Graph Attention Network for Particle Track Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13925v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.961056
• Title: EggNet: An Evolving Graph-based Graph Attention Network for Particle Track Reconstruction
• Title（参考訳）: EggNet: パーティクルトラック再構築のためのグラフベースのグラフアテンションネットワーク
• Authors: Paolo Calafiura, Jay Chan, Loic Delabrouille, Brandon Wang,
• Abstract要約: 我々は,一組のヒットから粒子トラックを直接再構成するワンショットOCアプローチを検討する。 このアプローチは、グラフを反復的に更新し、各グラフを横断するメッセージをより容易にする。 TrackMLデータセットに関する予備研究は、固定された入力グラフを必要とする方法と比較して、トラック性能が向上したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Track reconstruction is a crucial task in particle experiments and is traditionally very computationally expensive due to its combinatorial nature. Recently, graph neural networks (GNNs) have emerged as a promising approach that can improve scalability. Most of these GNN-based methods, including the edge classification (EC) and the object condensation (OC) approach, require an input graph that needs to be constructed beforehand. In this work, we consider a one-shot OC approach that reconstructs particle tracks directly from a set of hits (point cloud) by recursively applying graph attention networks with an evolving graph structure. This approach iteratively updates the graphs and can better facilitate the message passing across each graph. Preliminary studies on the TrackML dataset show better track performance compared to the methods that require a fixed input graph.
• Abstract（参考訳）: トラック再構成は粒子実験において重要な課題であり、伝統的にその組み合わせの性質から計算コストが非常に高い。 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)が,スケーラビリティ向上のための有望なアプローチとして登場している。 エッジ分類(EC)やオブジェクト凝縮(OC)アプローチを含むこれらのGNNベースの手法の多くは、事前に構築する必要がある入力グラフを必要とする。 本研究では,グラフ構造を進化させたグラフアテンションネットワークを再帰的に適用することにより,一組のヒット(ポイントクラウド)から粒子トラックを直接再構成するワンショットOC手法を提案する。 このアプローチは、グラフを反復的に更新し、各グラフを横断するメッセージをより容易にする。 TrackMLデータセットに関する予備研究は、固定された入力グラフを必要とする方法と比較して、トラック性能が向上したことを示している。

関連論文リスト

• Spectral Greedy Coresets for Graph Neural Networks [61.24300262316091]
  ノード分類タスクにおける大規模グラフの利用は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の現実的な応用を妨げる 本稿では,GNNのグラフコアセットについて検討し,スペクトル埋め込みに基づくエゴグラフの選択により相互依存の問題を回避する。 我々のスペクトルグレディグラフコアセット(SGGC)は、数百万のノードを持つグラフにスケールし、モデル事前学習の必要性を排除し、低ホモフィリーグラフに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:52:12Z)
• 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)
• A Topology-aware Graph Coarsening Framework for Continual Graph Learning [8.136809136959302]
  グラフに関する継続的な学習は、グラフデータがストリーミング形式で到着するグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングに対処する。 Experience Replayのような従来の継続的学習戦略は、ストリーミンググラフに適応することができる。 本稿では, TA$mathbbCO$, a (t)opology-(a)ware graph (co)arsening and (co)ntinual learning frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T22:22:13Z)
• Efficient Heterogeneous Graph Learning via Random Projection [58.4138636866903]
  不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、異種グラフを深層学習するための強力なツールである。 最近のプリ計算ベースのHGNNは、一時間メッセージパッシングを使用して不均一グラフを正規形テンソルに変換する。 我々はRandom Projection Heterogeneous Graph Neural Network (RpHGNN) というハイブリッド計算前HGNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:25:44Z)
• Optimal Propagation for Graph Neural Networks [51.08426265813481]
  最適グラフ構造を学習するための二段階最適化手法を提案する。 また、時間的複雑さをさらに軽減するために、低ランク近似モデルについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:37:00Z)
• Neural Graph Matching for Pre-training Graph Neural Networks [72.32801428070749]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのモデリングにおいて強力な能力を示している。 GMPTと呼ばれる新しいグラフマッチングベースのGNN事前学習フレームワークを提案する。 提案手法は,完全自己指導型プレトレーニングと粗粒型プレトレーニングに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T09:53:53Z)
• Scalable Graph Neural Networks for Heterogeneous Graphs [12.44278942365518]
  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を学習するためのパラメトリックモデルの一般的なクラスである。 最近の研究は、GNNが主に機能をスムースにするためにグラフを使用しており、ベンチマークタスクで競合する結果を示していると主張している。 本研究では、これらの結果が異種グラフに拡張可能かどうかを問うとともに、異なるエンティティ間の複数のタイプの関係を符号化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T06:03:35Z)
• Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation Learning [80.62181998314547]
  本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。 その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z)
• Optimal Transport Graph Neural Networks [31.191844909335963]
  現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャは、集約グラフ表現に平均または総和ノードを埋め込む。 本稿では,パラメトリックプロトタイプを用いたグラフ埋め込み計算モデルOT-GNNを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T14:57:39Z)
• Self-Constructing Graph Convolutional Networks for Semantic Labeling [23.623276007011373]
  本稿では,学習可能な潜伏変数を用いて埋め込みを生成する自己構築グラフ(SCG)を提案する。 SCGは、空中画像中の複雑な形状の物体から、最適化された非局所的なコンテキストグラフを自動的に取得することができる。 本稿では,ISPRS Vaihingen データセット上で提案した SCG の有効性と柔軟性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T21:55:24Z)

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。