Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiRW: Path-Aware Digraph Learning for Heterophily

論文の概要: DiRW: Path-Aware Digraph Learning for Heterophily

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10320v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 09:26:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 22:24:32.210372
Title: DiRW: Path-Aware Digraph Learning for Heterophily
Title（参考訳）: DiRW:異所性学習のためのパス認識ダイグラフ学習
Authors: Daohan Su, Xunkai Li, Zhenjun Li, Yinping Liao, Rong-Hua Li, Guoren Wang,
Abstract要約: 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のための強力な表現学習ツールとして登場した。我々は,プラグイン・アンド・プレイ戦略や革新的なニューラルアーキテクチャとみなすことができるDirected Random Walk (DiRW)を提案する。 DiRWには、歩行確率、長さ、および数の観点から最適化された方向対応パスサンプリング器が組み込まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.498557237805414
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recently, graph neural network (GNN) has emerged as a powerful representation learning tool for graph-structured data. However, most approaches are tailored for undirected graphs, neglecting the abundant information embedded in the edges of directed graphs (digraphs). In fact, digraphs are widely applied in the real world (e.g., social networks and recommendations) and are also confirmed to offer a new perspective for addressing topological heterophily challenges (i.e., connected nodes have complex patterns of feature distribution or labels). Despite recent significant advancements in DiGNNs, existing spatial- and spectral-based methods have inherent limitations due to the complex learning mechanisms and reliance on high-quality topology, leading to low efficiency and unstable performance. To address these issues, we propose Directed Random Walk (DiRW), which can be viewed as a plug-and-play strategy or an innovative neural architecture that provides a guidance or new learning paradigm for most spatial-based methods or digraphs. Specifically, DiRW incorporates a direction-aware path sampler optimized from the perspectives of walk probability, length, and number in a weight-free manner by considering node profiles and topological structure. Building upon this, DiRW utilizes a node-wise learnable path aggregator for generalized messages obtained by our proposed adaptive walkers to represent the current node. Extensive experiments on 9 datasets demonstrate that DiRW: (1) enhances most spatial-based methods as a plug-and-play strategy; (2) achieves SOTA performance as a new digraph learning paradigm.
Abstract（参考訳）: 近年,グラフ構造化データの表現学習ツールとしてグラフニューラルネットワーク(GNN)が登場している。しかし、ほとんどのアプローチは無向グラフ用に調整されており、有向グラフ(グラフ)の端に埋め込まれた豊富な情報を無視する。実際、ダイグラフは現実世界(例えばソーシャルネットワークやレコメンデーション)で広く適用されており、また、トポロジカルな異種問題に対処するための新しい視点(すなわち、接続ノードは特徴分布やラベルの複雑なパターンを持つ)を提供することも確認されている。近年のDGNNの進歩にもかかわらず、既存の空間的およびスペクトル的手法は、複雑な学習機構と高品質なトポロジに依存しているため固有の制限があり、効率の低下と不安定な性能をもたらす。これらの問題に対処するために、ほとんどの空間的手法や図面に対してガイダンスや新しい学習パラダイムを提供する、プラグアンドプレイ戦略または革新的なニューラルアーキテクチャとみなすことができるDirected Random Walk (DiRW)を提案する。具体的には、ノードプロファイルやトポロジカル構造を考慮し、歩行確率、長さ、数の観点から最適化された方向対応経路サンプリング器を無重量で組み込む。そこでDIRWは,提案した適応歩行器から得られた一般化メッセージに対して,ノード知能パスアグリゲータを用いて現在のノードを表現した。 9つのデータセットに対する大規模な実験により、(1)プラグ・アンド・プレイ戦略としてほとんどの空間的手法を強化し、(2)新たなダイグラフ学習パラダイムとしてSOTA性能を達成することが示されている。

関連論文リスト

GTAGCN: Generalized Topology Adaptive Graph Convolutional Networks [5.166599023304314]
一般化集約ネットワークとトポロジ適応グラフ畳み込みネットワークという2つの確立された手法に基づくハイブリッドアプローチを導出する。結果は、文献の結果と同等であり、グラフ構造が探索されていないシーケンスデータとして手書きのストロークの方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T10:02:13Z)
A GAN Approach for Node Embedding in Heterogeneous Graphs Using Subgraph Sampling [33.50085646298074]
本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) とGAN (Generative Adrial Network) を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。このフレームワークには高度なエッジ生成と選択モジュールが含まれており、合成ノードとエッジを同時に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-11T16:52:20Z)
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)
Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks [55.2083896686782]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるメッセージ伝搬戦略の学習問題について検討する。本稿では,GNNパラメータの最大類似度推定を支援するために,最適伝搬ステップを潜時変数として導入する。提案フレームワークは,GNNにおけるメッセージのパーソナライズおよび解釈可能な伝達戦略を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T15:09:59Z)
Ordered Subgraph Aggregation Networks [19.18478955240166]
グラフ強化グラフニューラルネットワーク(GNN)が登場し、標準(メッセージパス)GNNの表現力を確実に向上させている。本稿では, 理論的枠組みを導入し, サブグラフ強化GNNの表現性を拡張した。部分グラフサイズの増加は常に表現力を高め、それらの制限をよりよく理解することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T15:19:34Z)
ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network [72.16255675586089]
本稿では、入力グラフと下流タスクに基づいて最適な曲率を適応的に学習する適応曲率探索ハイパーボリックグラフニューラルネットワークACE-HGNNを提案する。複数の実世界のグラフデータセットの実験は、競争性能と優れた一般化能力を備えたモデル品質において、顕著で一貫したパフォーマンス改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-15T07:18:57Z)
Uniting Heterogeneity, Inductiveness, and Efficiency for Graph Representation Learning [68.97378785686723]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ上のノード表現学習の性能を大幅に向上させた。 GNNの過半数クラスは均質グラフのためにのみ設計されており、より有益な異種グラフに劣る適応性をもたらす。本稿では,低次ノードと高次ノードの両方のエッジに付随するヘテロジニアスなノード特徴をパッケージ化する,新しい帰納的メタパスフリーメッセージパッシング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-04T23:31:39Z)
Data-Driven Learning of Geometric Scattering Networks [74.3283600072357]
最近提案された幾何散乱変換の緩和に基づく新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モジュールを提案する。我々の学習可能な幾何散乱(LEGS)モジュールは、ウェーブレットの適応的なチューニングを可能にし、学習された表現に帯域通過の特徴が現れるように促す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-06T01:20:27Z)
Adaptive Universal Generalized PageRank Graph Neural Network [36.850433364139924]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、両方の証拠源を利用するように設計されている。本稿では,GPR重みを適応的に学習する汎用PageRank (GPR) GNNアーキテクチャを提案する。 GPR-GNNは、合成データとベンチマークデータの両方の既存の技術と比較して、大幅な性能改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-14T19:27:39Z)
Binarized Graph Neural Network [65.20589262811677]
我々は二項化グラフニューラルネットワークを開発し、二項化ネットワークパラメータを用いてノードのバイナリ表現を学習する。提案手法は既存のGNNベースの埋め込み手法にシームレスに統合できる。実験により、提案された二項化グラフニューラルネットワーク、すなわちBGNは、時間と空間の両方の観点から、桁違いに効率的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-19T09:43:14Z)

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。