論文の概要: Residual Hyperbolic Graph Convolution Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03825v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:06.784022
• Title: Residual Hyperbolic Graph Convolution Networks
• Title（参考訳）: 残余双曲グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Yangkai Xue, Jindou Dai, Zhipeng Lu, Yuwei Wu, Yunde Jia,
• Abstract要約: 双曲グラフ畳み込みネットワーク(HGCN)は階層構造グラフをモデル化する表現能力を実証している。 オーバースムーシングはモデルレイヤーの数が増えるにつれて起こり、現在のほとんどのHGCNモデルの表現能力を制限する。 残余双曲グラフ畳み込みネットワーク(R-HGCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.380072966869932
• License:
• Abstract: Hyperbolic graph convolutional networks (HGCNs) have demonstrated representational capabilities of modeling hierarchical-structured graphs. However, as in general GCNs, over-smoothing may occur as the number of model layers increases, limiting the representation capabilities of most current HGCN models. In this paper, we propose residual hyperbolic graph convolutional networks (R-HGCNs) to address the over-smoothing problem. We introduce a hyperbolic residual connection function to overcome the over-smoothing problem, and also theoretically prove the effectiveness of the hyperbolic residual function. Moreover, we use product manifolds and HyperDrop to facilitate the R-HGCNs. The distinctive features of the R-HGCNs are as follows: (1) The hyperbolic residual connection preserves the initial node information in each layer and adds a hyperbolic identity mapping to prevent node features from being indistinguishable. (2) Product manifolds in R-HGCNs have been set up with different origin points in different components to facilitate the extraction of feature information from a wider range of perspectives, which enhances the representing capability of R-HGCNs. (3) HyperDrop adds multiplicative Gaussian noise into hyperbolic representations, such that perturbations can be added to alleviate the over-fitting problem without deconstructing the hyperbolic geometry. Experiment results demonstrate the effectiveness of R-HGCNs under various graph convolution layers and different structures of product manifolds.
• Abstract（参考訳）: 双曲グラフ畳み込みネットワーク(HGCN)は階層構造グラフをモデル化する表現能力を実証している。 しかし、一般的なGCNと同様に、モデルレイヤーの数が増加するにつれてオーバースムーシングが発生し、現在のほとんどのHGCNモデルの表現能力が制限される。 本稿では,残余双曲グラフ畳み込みネットワーク(R-HGCN)を提案する。 過度に平滑な問題を克服するために,双曲的残差接続関数を導入するとともに,双曲的残差関数の有効性を理論的に証明する。 さらに、R-HGCN を促進するために積多様体とHyperDrop を用いる。 R-HGCNの特徴的な特徴は次の通りである: 1) 双曲的残差接続は各層における初期ノード情報を保存し、ノードの特徴が識別不能になることを防ぐために双曲的同一性マッピングを追加する。 2) R-HGCN の積多様体は、R-HGCN の表現能力を高めるため、より広い視点から特徴情報の抽出を容易にするために、異なる成分の原点で設定されている。 (3) HyperDrop は双曲表現に乗法的ガウスノイズを加え、双曲幾何を分解することなく過収問題を緩和するために摂動を加えることができる。 実験結果は, 様々なグラフ畳み込み層と積多様体の異なる構造の下でのR-HGCNの有効性を示す。

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