論文の概要: Scalable Graph Compressed Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18480v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 04:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:50:05.102898
• Title: Scalable Graph Compressed Convolutions
• Title（参考訳）: スケーラブルグラフ圧縮コンボリューション
• Authors: Junshu Sun, Shuhui Wang, Chenxue Yang, Qingming Huang,
• Abstract要約: ユークリッド畳み込みのための入力グラフのキャリブレーションに置換を適用する微分可能手法を提案する。 グラフキャリブレーションに基づいて,階層型グラフ表現学習のための圧縮畳み込みネットワーク(CoCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.85227170390864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Designing effective graph neural networks (GNNs) with message passing has two fundamental challenges, i.e., determining optimal message-passing pathways and designing local aggregators. Previous methods of designing optimal pathways are limited with information loss on the input features. On the other hand, existing local aggregators generally fail to extract multi-scale features and approximate diverse operators under limited parameter scales. In contrast to these methods, Euclidean convolution has been proven as an expressive aggregator, making it a perfect candidate for GNN construction. However, the challenges of generalizing Euclidean convolution to graphs arise from the irregular structure of graphs. To bridge the gap between Euclidean space and graph topology, we propose a differentiable method that applies permutations to calibrate input graphs for Euclidean convolution. The permutations constrain all nodes in a row regardless of their input order and therefore enable the flexible generalization of Euclidean convolution to graphs. Based on the graph calibration, we propose the Compressed Convolution Network (CoCN) for hierarchical graph representation learning. CoCN follows local feature-learning and global parameter-sharing mechanisms of convolution neural networks. The whole model can be trained end-to-end, with compressed convolution applied to learn individual node features and their corresponding structure features. CoCN can further borrow successful practices from Euclidean convolution, including residual connection and inception mechanism. We validate CoCN on both node-level and graph-level benchmarks. CoCN achieves superior performance over competitive GNN baselines. Codes are available at https://github.com/sunjss/CoCN.
• Abstract（参考訳）: メッセージパッシングによる効果的なグラフニューラルネットワーク(GNN)の設計には、最適なメッセージパッシング経路の決定と、局所的なアグリゲータの設計という、2つの根本的な課題がある。 従来の最適経路設計手法は入力特性の情報損失に制限される。 一方、既存の局所アグリゲータは、一般にマルチスケールの特徴を抽出できず、パラメータスケールの制限下では様々な演算子を近似する。 これらの方法とは対照的に、ユークリッドの畳み込みは表現的アグリゲータとして証明されており、GNN構築の完璧な候補となっている。 しかし、ユークリッドのグラフへの畳み込みを一般化するという課題は、グラフの不規則構造から生じる。 ユークリッド空間とグラフトポロジーのギャップを埋めるために、ユークリッド畳み込みのための入力グラフのキャリブレーションに置換を適用する微分可能な方法を提案する。 置換は入力順序に関係なく行内のすべてのノードを制約し、したがってユークリッドのグラフへの畳み込みの柔軟な一般化を可能にする。 グラフキャリブレーションに基づいて,階層型グラフ表現学習のための圧縮畳み込みネットワーク(CoCN)を提案する。 CoCNは畳み込みニューラルネットワークの局所的な特徴学習とグローバルなパラメータ共有メカニズムに従う。 モデル全体をエンドツーエンドにトレーニングし、個々のノードの特徴とそれに対応する構造の特徴を学習するために圧縮畳み込みを適用する。 CoCNは、残りの接続や開始機構を含むユークリッドの畳み込みから成功したプラクティスをさらに借りることができる。 ノードレベルのベンチマークとグラフレベルのベンチマークでCoCNを検証する。 CoCNは競合するGNNベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。 コードはhttps://github.com/sunjss/CoCNで入手できる。

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