論文の概要: Learning From Graph-Structured Data: Addressing Design Issues and Exploring Practical Applications in Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07269v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 19:10:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:20.091168
• Title: Learning From Graph-Structured Data: Addressing Design Issues and Exploring Practical Applications in Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ構造化データから学ぶ:設計問題に対処し、グラフ表現学習における実践的応用を探る
• Authors: Chenqing Hua,
• Abstract要約: グラフ表現学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩を概観する。 グラフ構造化データを扱うように設計されたGNNは、複雑な関係情報から洞察と予測を引き出すのに長けている。 我々の研究は、GNNの能力を掘り下げ、その基礎設計と現実の課題に対処するための応用について調べている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.492884361833709
• License:
• Abstract: Graphs serve as fundamental descriptors for systems composed of interacting elements, capturing a wide array of data types, from molecular interactions to social networks and knowledge graphs. In this paper, we present an exhaustive review of the latest advancements in graph representation learning and Graph Neural Networks (GNNs). GNNs, tailored to handle graph-structured data, excel in deriving insights and predictions from intricate relational information, making them invaluable for tasks involving such data. Graph representation learning, a pivotal approach in analyzing graph-structured data, facilitates numerous downstream tasks and applications across machine learning, data mining, biomedicine, and healthcare. Our work delves into the capabilities of GNNs, examining their foundational designs and their application in addressing real-world challenges. We introduce a GNN equipped with an advanced high-order pooling function, adept at capturing complex node interactions within graph-structured data. This pooling function significantly enhances the GNN's efficacy in both node- and graph-level tasks. Additionally, we propose a molecular graph generative model with a GNN as its core framework. This GNN backbone is proficient in learning invariant and equivariant molecular characteristics. Employing these features, the molecular graph generative model is capable of simultaneously learning and generating molecular graphs with atom-bond structures and precise atom positions. Our models undergo thorough experimental evaluations and comparisons with established methods, showcasing their superior performance in addressing diverse real-world challenges with various datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフは相互作用する要素からなるシステムの基本的な記述子として機能し、分子間相互作用からソーシャルネットワークやナレッジグラフに至るまで、幅広いデータタイプをキャプチャする。 本稿では,グラフ表現学習とグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩を概観する。 グラフ構造化データを扱うように設計されたGNNは、複雑なリレーショナル情報から洞察と予測を導き出すのに優れており、そのようなデータを含むタスクには有用である。 グラフ構造化データの分析における重要なアプローチであるグラフ表現学習は、マシンラーニング、データマイニング、バイオメディシン、ヘルスケアなど、さまざまなダウンストリームタスクやアプリケーションを促進する。 我々の研究は、GNNの能力を掘り下げ、その基礎設計と現実の課題に対処するための応用について調べている。 本稿では,グラフ構造データ内の複雑なノード間相互作用を捕捉する高度な高次プール機能を備えたGNNを提案する。 このプーリング機能は、ノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクの両方において、GNNの有効性を大幅に向上させる。 さらに,GNNをコアフレームワークとする分子グラフ生成モデルを提案する。 このGNNバックボーンは、不変かつ同変の分子特性の学習に長けている。 これらの特徴を利用して、分子グラフ生成モデルは、原子結合構造と正確な原子位置を持つ分子グラフを同時に学習し、生成することができる。 提案モデルでは, 各種データセットを用いた実世界の課題に対処する上で, 優れた性能を示すとともに, 既存の手法との比較を徹底的に実施している。

関連論文リスト

• Self-Supervised Graph Neural Networks for Enhanced Feature Extraction in Heterogeneous Information Networks [16.12856816023414]
  本稿では,インターネットの急速な発展に伴う複雑なグラフデータ処理におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の適用と課題について考察する。 自己監督機構を導入することにより、グラフデータの多様性と複雑さに対する既存モデルの適合性を向上させることが期待されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T07:14:37Z)
• Harnessing Collective Structure Knowledge in Data Augmentation for Graph Neural Networks [25.12261412297796]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ表現学習において最先端のパフォーマンスを達成した。 我々は新しいアプローチ、すなわち集合構造知識強化グラフニューラルネットワーク(CoS-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T08:50:00Z)
• SPGNN: Recognizing Salient Subgraph Patterns via Enhanced Graph Convolution and Pooling [25.555741218526464]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフやネットワークのような非ユークリッドデータ上での機械学習の分野に革命をもたらした。 本稿では,ノード表現をインジェクティブに更新する結合型グラフ畳み込み機構を提案する。 また,WL-SortPoolと呼ばれるグラフプーリングモジュールを設計し,重要なサブグラフパターンをディープラーニングで学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T13:11:59Z)
• DGNN: Decoupled Graph Neural Networks with Structural Consistency between Attribute and Graph Embedding Representations [62.04558318166396]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑な構造を持つグラフ上での表現学習の堅牢性を示す。 ノードのより包括的な埋め込み表現を得るために、Decoupled Graph Neural Networks (DGNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークが導入された。 複数のグラフベンチマークデータセットを用いて、ノード分類タスクにおけるDGNNの優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T06:43:13Z)
• A Systematic Review of Deep Graph Neural Networks: Challenges, Classification, Architectures, Applications & Potential Utility in Bioinformatics [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ依存を表現するためにグラフノード間のメッセージ送信を使用する。 GNNは、バイオインフォマティクス研究における幅広い生物学的課題を解決するための優れたツールとなる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T10:25:47Z)
• GraphGLOW: Universal and Generalizable Structure Learning for Graph Neural Networks [72.01829954658889]
  本稿では,この新たな問題設定の数学的定義を紹介する。 一つのグラフ共有構造学習者と複数のグラフ固有GNNを協調する一般的なフレームワークを考案する。 十分に訓練された構造学習者は、微調整なしで、目に見えない対象グラフの適応的な構造を直接生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T03:33:22Z)
• 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)
• GraphSVX: Shapley Value Explanations for Graph Neural Networks [81.83769974301995]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幾何データに基づく様々な学習タスクにおいて大きな性能を発揮する。 本稿では,既存のGNN解説者の多くが満足する統一フレームワークを提案する。 GNN用に特別に設計されたポストホックローカルモデル非依存説明法であるGraphSVXを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T10:40:37Z)
• GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training [62.73470368851127]
  グラフ表現学習は現実世界の問題に対処する強力な手法として登場した。 自己教師付きグラフニューラルネットワーク事前トレーニングフレームワークであるGraph Contrastive Codingを設計する。 3つのグラフ学習タスクと10のグラフデータセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:18:35Z)
• GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions [70.9481395807354]
  本稿では,構造化エンティティグラフとエンティティ相互作用グラフの両方の特徴を階層的に抽出するグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク(GoGNN)を提案する。 GoGNNは、2つの代表的な構造化エンティティ相互作用予測タスクにおいて最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T03:46:15Z)

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。