論文の概要: Graph Pooling with Local Cluster Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16615v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 17:54:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:19:30.089070
- Title: Graph Pooling with Local Cluster Selection
- Title(参考訳): 局所クラスタ選択によるグラフプーリング
- Authors: Yizhu Chen,
- Abstract要約: GNNにおけるグラフプーリングは、グラフを入力として取り、粗いグラフを出力として生成する操作のファミリーである。
この研究は、平均的な状況に対するグラフプーリングアプローチとともに、グラフをプールする新しい手順を定式化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: Graph poolings in GNNs are a family of operations which take graphs as inputs and produce coarsened graphs as output. Modern graph poolings are trainable and closely related to GNNs, which learn to pool graphs under different assumptions. Though there are various assumptions, the procedure of generating pooled graphs is relatively similar and limited. This work formalizes a novel procedure of pooling graphs, along with a graph pooling approach for average situations.
- Abstract(参考訳): GNNにおけるグラフプーリングは、グラフを入力として取り、粗いグラフを出力として生成する操作のファミリーである。
現代のグラフプーリングは訓練可能であり、異なる仮定の下でグラフをプールすることを学ぶGNNと密接に関連している。
様々な仮定があるが、プールグラフの生成手順は比較的類似しており、制限されている。
この研究は、平均的な状況に対するグラフプーリングアプローチとともに、グラフをプールする新しい手順を定式化する。
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