AgraSSt:暗黙グラフジェネレータの解釈可能な評価のための近似グラフStein統計【JST・京大機械翻訳】

Xu Wenkai; Reinert Gesine

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215116038472 整理番号：22P0300323

AgraSSt:暗黙グラフジェネレータの解釈可能な評価のための近似グラフStein統計【JST・京大機械翻訳】

AgraSSt: Approximate Graph Stein Statistics for Interpretable Assessment of Implicit Graph Generators

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発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

明示的形式で利用できないグラフ発生器の品質を評価するために,新しい統計的手順,コインドAgrSStを提案し,解析した。特に,AgraSStを用いて,学習グラフ生成プロセスが与えられた入力グラフに似たグラフを生成することができるかどうかを決定することができる。ランダムグラフのためのSteinオペレータに触発されて,AgraSStの重要なアイデアは,グラフ発生器から得られたオペレータに基づくカーネル不一致の構築である。AgrSStはグラフ発生器訓練手順のための解釈可能な批判を提供し,下流タスクのための信頼できるサンプルバッチの同定を助ける。Stein Hubbard法を用いて,広範囲のランダムグラフモデルに対する理論的保証を与えた。既知のグラフ生成手順による合成入力グラフと,グラフのための最先端(深層)生成モデルに関する実世界入力グラフの両方に関する経験的結果を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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グラフ理論基礎 , 人工知能

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