論文の概要: The GECo algorithm for Graph Neural Networks Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11391v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 09:08:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:05.547849
• Title: The GECo algorithm for Graph Neural Networks Explanation
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワーク記述のためのGECoアルゴリズム
• Authors: Salvatore Calderaro, Domenico Amato, Giosuè Lo Bosco, Riccardo Rizzo, Filippo Vella,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ分類問題の解釈可能性に対処するために,グラフコミュニティを包含する新たな方法論を提案する。 GECoと呼ばれる提案手法は、コミュニティがグラフノードの密結合部分集合であるなら、この性質はグラフ分類において役割を果たすべきであるという考えを生かしている。 得られた結果は、人工グラフデータセットおよびほとんどの実世界のデータセットの他の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are powerful models that can manage complex data sources and their interconnection links. One of GNNs' main drawbacks is their lack of interpretability, which limits their application in sensitive fields. In this paper, we introduce a new methodology involving graph communities to address the interpretability of graph classification problems. The proposed method, called GECo, exploits the idea that if a community is a subset of graph nodes densely connected, this property should play a role in graph classification. This is reasonable, especially if we consider the message-passing mechanism, which is the basic mechanism of GNNs. GECo analyzes the contribution to the classification result of the communities in the graph, building a mask that highlights graph-relevant structures. GECo is tested for Graph Convolutional Networks on six artificial and four real-world graph datasets and is compared to the main explainability methods such as PGMExplainer, PGExplainer, GNNExplainer, and SubgraphX using four different metrics. The obtained results outperform the other methods for artificial graph datasets and most real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑なデータソースとその相互接続リンクを管理する強力なモデルである。 GNNの主な欠点の1つは、解釈可能性の欠如である。 本稿では,グラフ分類問題の解釈可能性に対処するために,グラフコミュニティを包含する新たな手法を提案する。 GECoと呼ばれる提案手法は、コミュニティがグラフノードの密結合部分集合であるなら、この性質はグラフ分類において役割を果たすべきであるという考えを生かしている。 特に、GNNの基本メカニズムであるメッセージパッシング機構を考えると、これは理にかなっている。 GECoはグラフ内のコミュニティの分類結果への貢献を分析し、グラフ関連構造を強調するマスクを構築する。 GECoは6つの人工および4つの実世界のグラフデータセット上のグラフ畳み込みネットワークでテストされており、PGMExplainer、PGExplainer、GNNExplainer、SubgraphXといった主要な説明可能性メソッドと4つのメトリクスを使って比較されている。 得られた結果は、人工グラフデータセットおよびほとんどの実世界のデータセットの他の手法よりも優れている。

関連論文リスト

• Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.006506479865344]
  グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。 また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T08:48:53Z)
• GNNAnatomy: Systematic Generation and Evaluation of Multi-Level Explanations for Graph Neural Networks [20.05098366613674]
  本稿では,グラフ分類タスクの多段階説明の生成と評価を目的とした視覚解析システムであるGNNAnatomyを紹介する。 GNNAnatomyは、グラフレット、原始グラフサブ構造を用いて、GNN予測とグラフレット周波数の相関を分析することにより、グラフクラスで最も重要なサブ構造を識別する。 社会学・生物学領域からの合成および実世界のグラフデータセットのケーススタディを通して,GNN解剖学の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T23:09:54Z)
• 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)
• FoSR: First-order spectral rewiring for addressing oversquashing in GNNs [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのエッジに沿ってメッセージを渡すことによって、グラフデータの構造を活用することができる。 本稿では,グラフにエッジを体系的に付加することで過疎化を防止する計算効率のよいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,いくつかのグラフ分類タスクにおいて,既存のグラフリウィリング手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T07:58:03Z)
• Evaluating Explainability for Graph Neural Networks [21.339111121529815]
  本稿では,様々なベンチマークデータセットを生成することができる合成グラフデータ生成器ShapeGGenを紹介する。 ShapeGGenといくつかの実世界のグラフデータセットを、オープンソースのグラフ説明可能性ライブラリであるGraphXAIに含めています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T13:43:52Z)
• Imbalanced Graph Classification via Graph-of-Graph Neural Networks [16.589373163769853]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの分類ラベルを識別するグラフ表現の学習において、前例のない成功を収めている。 本稿では,グラフ不均衡問題を軽減する新しいフレームワークであるグラフ・オブ・グラフニューラルネットワーク(G$2$GNN)を提案する。 提案したG$2$GNNは,F1-macroとF1-microのスコアにおいて,多くのベースラインを約5%上回る性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T02:25:47Z)
• 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)
• 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)
• XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks [113.51160387804484]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣の情報を集約して組み合わせることでノードの特徴を学習する。 GNNはブラックボックスとして扱われ、人間の知的な説明が欠けている。 我々はモデルレベルでGNNを解釈する新しい手法 XGNN を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T23:52:43Z)
• Graphs, Convolutions, and Neural Networks: From Graph Filters to Graph Neural Networks [183.97265247061847]
  我々はグラフ信号処理を活用してグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現空間を特徴付ける。 GNNにおけるグラフ畳み込みフィルタの役割について議論し、そのようなフィルタで構築されたアーキテクチャは、置換同値の基本的な性質と位相変化に対する安定性を持つことを示す。 また,ロボット群に対するリコメンデータシステムや分散型コントローラの学習におけるGNNの利用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T13:02:15Z)
• Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks [15.783571061254847]
  本稿では,この2つの弱点を克服するために,グラフニューラルネットワークのための新しい幾何集約手法を提案する。 提案したアグリゲーションスキームは置換不変であり、ノード埋め込み、構造近傍、二レベルアグリゲーションという3つのモジュールから構成される。 また,このスキームをGeom-GCNと呼ばれるグラフ畳み込みネットワークに実装し,グラフ上でトランスダクティブ学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T00:03:09Z)

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。