MarkovGNN:Markov拡散上のグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Rahman Md. Khaledur; Agrawal Abhigya; Azad Ariful

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218645901681 整理番号：22P0285082

MarkovGNN:Markov拡散上のグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

MarkovGNN: Graph Neural Networks on Markov Diffusion

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月29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)

ほとんどの実世界ネットワークは,ノードがコミュニティ内で内部的に接続されている明確なコミュニティ構造を含む。これらのネットワークから学習するために,異なる畳み込み層で直接コミュニティの形成と進化を捉えるMarkovGNNを開発した。あらゆる層において静的グラフを考慮するほとんどのグラフニューラルネットワーク(GNN)とは異なり,MarkovGNNはMarkov過程を用いて異なる確率的行列を生成し,次に異なる層におけるこれらのコミュニティ捕捉行列を使用する。MarkovGNNは,ほとんどの既存のGNNで使用できる一般的な手法である。MarkovGNNはクラスタリング,ノード分類および可視化タスクに対して他のGNNより優れていることを実験的に示した。MarkovGNNのソースコードは,ウルル{https://github.com/HipGraph/MarkovGNN}で公開可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

ネットワーク法 , 分子・遺伝情報処理

前のページに戻る