論文の概要: GraphGI:A GNN Explanation Method using Game Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15698v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 03:24:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-26 09:11:12.492901
• Title: GraphGI:A GNN Explanation Method using Game Interaction
• Title（参考訳）: GraphGI:ゲームインタラクションを用いたGNN説明手法
• Authors: Xingping Xian, Jianlu Liu, Tao Wu, Lin Yuan, Chao Wang, Baiyun Chen,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な領域で広く利用されている。 現在のグラフ説明技術は、キーノードやエッジの識別に重点を置いており、モデル予測を駆動する重要なデータ機能に寄与している。 本稿では,対話力の高い連立関係を識別し,説明文として提示する新しい説明法GraphGIを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.149896909638598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have garnered significant attention and have been extensively utilized across various domains. However, similar to other deep learning models, GNNs are often viewed as black-box models, making it challenging to interpret their prediction mechanisms. Current graph explanation techniques focus on identifying key nodes or edges, attributing the critical data features that drive model predictions. Nevertheless, these features do not independently influence the model's outcomes; rather, they interact with one another to collectively affect predictions. In this work, we propose a novel explanatory method GraphGI, which identifies the coalition with the highest interaction strength and presents it as an explanatory subgraph. Given a trained model and an input graph, our method explains predictions by gradually incorporating significant edges into the selected subgraph. We utilize game-theoretic interaction values to assess the interaction strength after edge additions, ensuring that the newly added edges confer maximum interaction strength to the explanatory subgraph. To enhance computational efficiency, we adopt effective approximation techniques for calculating Shapley values and game-theoretic interaction values. Empirical evaluations demonstrate that our method achieves superior fidelity and sparsity, maintaining the interpretability of the results at a comprehensible level.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な領域で広く利用されている。 しかし、他のディープラーニングモデルと同様に、GNNはブラックボックスモデルと見なされることが多く、予測メカニズムを解釈することは困難である。 現在のグラフ説明技術は、キーノードやエッジの識別に重点を置いており、モデル予測を駆動する重要なデータ機能に寄与している。 しかし、これらの特徴はモデルの結果に独立して影響を与えず、むしろ予測に影響を及ぼすために互いに相互作用する。 本稿では,対話力の高い連立関係を識別し,説明部分グラフとして提示する,新しい説明法GraphGIを提案する。 訓練されたモデルと入力グラフが与えられた場合、提案手法は、選択したサブグラフに重要なエッジを徐々に組み込むことによって予測を説明する。 我々はゲーム理論の相互作用値を用いてエッジ付加後の相互作用強度を評価し、新たに追加されたエッジが説明部分グラフに最大相互作用強度を与えることを保証する。 計算効率を向上させるために,Shapley値とゲーム理論の相互作用値を計算するための効果的な近似手法を採用する。 実験により,本手法は高い忠実度と疎度を達成し,理解可能なレベルで結果の解釈可能性を維持することを実証した。

関連論文リスト

• Oversmoothing as Loss of Sign: Towards Structural Balance in Graph Neural Networks [54.62268052283014]
  オーバースムーシングはグラフニューラルネットワーク(GNN)において一般的な問題である 反過剰化手法の3つの主要なクラスは、数学的に符号付きグラフ上のメッセージパッシングと解釈できる。 負のエッジはノードをある程度撃退することができ、これらのメソッドが過剰なスムースを緩和する方法に関する深い洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T03:25:36Z)
• TANGNN: a Concise, Scalable and Effective Graph Neural Networks with Top-m Attention Mechanism for Graph Representation Learning [7.879217146851148]
  本稿では,Top-mアテンション機構アグリゲーションコンポーネントと近傍アグリゲーションコンポーネントを統合した,革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを提案する。 提案手法の有効性を評価するため,提案手法をGNN分野において未探索の新たな課題である引用感情予測に適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T05:31:25Z)
• Towards Fine-Grained Explainability for Heterogeneous Graph Neural Network [20.86967051637891]
  不均一グラフニューラルネットワーク(HGN)は、不均一グラフ上のノード分類タスクに対する顕著なアプローチである。 既存の説明可能性技術は主に同質グラフ上のGNNに対して提案されている。 我々は,ブラックボックスHGNの詳細な説明を提供する新しいフレームワークであるxPathを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-23T12:13:23Z)
• Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based Explanations for GNN Models [9.260186030255081]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルの説明可能性を高めるために,意味的注意力を用いた手法を提案する。 本研究は,注意分布のばらつきを意味的にソートした特徴集合と関連づけることで,既存の注意グラフ説明可能性手法を拡張した。 提案手法をライダーポイントクラウド推定モデルに適用し,性能向上に寄与する主要なセマンティッククラスを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T12:34:32Z)
• DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.38873296761104]
  我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T10:29:52Z)
• Faithful and Consistent Graph Neural Network Explanations with Rationale Alignment [38.66324833510402]
  インスタンスレベルのGNN説明は、ターゲットのGNNが予測に頼っているノードやエッジなどの重要な入力要素を発見することを目的としている。 様々なアルゴリズムが提案され、その多くは、元の予測を保存できる最小限のサブグラフを探索することで、このタスクを形式化する。 いくつかの部分グラフは元のグラフと同じもしくは類似した出力をもたらす。 弱いパフォーマンスのGNNを説明するためにそれらを適用することは、これらの問題をさらに増幅する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-07T06:33:35Z)
• Rethinking Explaining Graph Neural Networks via Non-parametric Subgraph Matching [68.35685422301613]
  そこで我々はMatchExplainerと呼ばれる新しい非パラメトリックな部分グラフマッチングフレームワークを提案し、説明的部分グラフを探索する。 ターゲットグラフと他のインスタンスを結合し、ノードに対応する距離を最小化することで最も重要な結合部分構造を識別する。 合成および実世界のデータセットの実験は、最先端のパラメトリックベースラインをかなりのマージンで上回り、MatchExplainerの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-07T05:14:45Z)
• On the Ability of Graph Neural Networks to Model Interactions Between Vertices [14.909298522361306]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの頂点として表されるエンティティ間の複雑な相互作用をモデル化するために広く使われている。 近年のGNNの表現力を理論的に分析する試みにもかかわらず、相互作用をモデル化する能力の形式的特徴は欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T18:58:07Z)
• Robust Causal Graph Representation Learning against Confounding Effects [21.380907101361643]
  本稿では,ロバスト因果グラフ表現学習(RCGRL)を提案する。 RCGRLは、無条件のモーメント制約の下でインストゥルメンタル変数を生成するアクティブなアプローチを導入し、グラフ表現学習モデルにより、共同設立者を排除している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T01:31:25Z)
• A Graph-Enhanced Click Model for Web Search [67.27218481132185]
  ウェブ検索のための新しいグラフ強調クリックモデル(GraphCM)を提案する。 セッション内情報とセッション間情報の両方を、スパーシリティ問題とコールドスタート問題に活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:32:43Z)
• 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)
• Reinforced Causal Explainer for Graph Neural Networks [112.57265240212001]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の探索には説明可能性が不可欠である 我々は強化学習エージェントReinforced Causal Explainer (RC-Explainer)を提案する。 RC-Explainerは忠実で簡潔な説明を生成し、グラフを見えなくするより優れたパワーを持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T09:13:25Z)
• OrphicX: A Causality-Inspired Latent Variable Model for Interpreting Graph Neural Networks [42.539085765796976]
  本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の因果説明を生成するための新しいeXplanationフレームワークOrphicXを提案する。 本研究では, 個別な生成モデルを構築し, 因果的, コンパクト, 忠実な説明を生成モデルに推奨する目的関数を設計する。 OrphicXは因果的説明を生成するための因果的意味論を効果的に識別できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T03:08:33Z)
• Deconfounding to Explanation Evaluation in Graph Neural Networks [136.73451468551656]
  我々は、全グラフと部分グラフの間に分布シフトが存在し、分布外問題を引き起こすと論じる。 本稿では,モデル予測に対する説明文の因果効果を評価するために,Decon founded Subgraph Evaluation (DSE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T18:05:00Z)
• Bayesian Graph Contrastive Learning [55.36652660268726]
  本稿では,ランダムな拡張がエンコーダにつながることを示すグラフコントラスト学習手法の新たな視点を提案する。 提案手法は,各ノードを決定論的ベクトルに埋め込む既存の手法とは対照的に,各ノードを潜在空間の分布で表現する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける既存の最先端手法と比較して,性能が大幅に向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T01:45:32Z)
• Neural Belief Propagation for Scene Graph Generation [31.9682610869767]
  本稿では,結果のシーングラフを生成するための新しいニューラル信念伝搬法を提案する。 平均場近似よりも構造的Bethe近似を用いて、関連する限界を推定する。 様々な人気のあるシーングラフ生成ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T18:30:27Z)
• Jointly Attacking Graph Neural Network and its Explanations [50.231829335996814]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ関連タスクのパフォーマンスを向上した。 近年の研究では、GNNは敵の攻撃に対して非常に脆弱であることが示されており、敵はグラフを変更することでGNNの予測を誤認することができる。 本稿では、GNNモデルとその説明の両方を同時に利用して攻撃できる新しい攻撃フレームワーク(GEAttack)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T07:44:33Z)
• Towards Deeper Graph Neural Networks [63.46470695525957]
  グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:14Z)
• Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction [69.1473775184952]
  数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。 我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。 我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:42:46Z)

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。