論文の概要: REGE: A Method for Incorporating Uncertainty in Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05735v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 20:09:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:54.674890
• Title: REGE: A Method for Incorporating Uncertainty in Graph Embeddings
• Title（参考訳）: REGE: グラフ埋め込みにおける不確実性を組み込む方法
• Authors: Zohair Shafi, Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad,
• Abstract要約: モデル出力の不確実性を表す半径値のグラフ埋め込みを生成するために,データ中の不確実性を測定し,組み込んだREGEを導入する。 実験では、REGEのグラフ埋め込みは、最先端手法に対する平均1.5%(精度)の敵攻撃において、より良い性能を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4497190759588077
• License:
• Abstract: Machine learning models for graphs in real-world applications are prone to two primary types of uncertainty: (1) those that arise from incomplete and noisy data and (2) those that arise from uncertainty of the model in its output. These sources of uncertainty are not mutually exclusive. Additionally, models are susceptible to targeted adversarial attacks, which exacerbate both of these uncertainties. In this work, we introduce Radius Enhanced Graph Embeddings (REGE), an approach that measures and incorporates uncertainty in data to produce graph embeddings with radius values that represent the uncertainty of the model's output. REGE employs curriculum learning to incorporate data uncertainty and conformal learning to address the uncertainty in the model's output. In our experiments, we show that REGE's graph embeddings perform better under adversarial attacks by an average of 1.5% (accuracy) against state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにおけるグラフの機械学習モデルは、(1)不完全でノイズの多いデータから生じるもの、(2)出力中のモデルの不確実性から生じるもの、の2つの主要なタイプの不確実性がある。 これらの不確実性の源は相互に排他的ではない。 さらに、モデルが標的となる敵攻撃の影響を受けやすいため、どちらの不確実性も悪化する。 本研究では,Radius Enhanced Graph Embeddings (REGE)を導入し,データ中の不確実性を測定し,モデル出力の不確かさを表す半径値のグラフ埋め込みを生成する。 REGEは、データ不確実性と整合性学習を組み込んだカリキュラム学習を使用して、モデルの出力の不確実性に対処する。 実験では,REGEのグラフ埋め込みは,最先端手法に対する平均1.5%(精度)の敵攻撃下での精度が向上することを示した。

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