- Вы AllSet: функциональная платформа мультимножества для нейронных сетей Hypergraph (arXiv)
Автор: Эли Чиен, Чао Пан, Цзяньхао Пэн, Ольгика Миленкович.
Аннотация: Гиперграфы используются для моделирования взаимодействий между агентами более высокого порядка, и существует множество практически значимых экземпляров наборов данных гиперграфов. Чтобы обеспечить эффективную обработку структурированных гиперграфом данных, было предложено несколько платформ нейронных сетей гиперграфа для изучения свойств и структуры гиперграфа с особым упором на классификацию узлов. Однако почти все существующие методы используют эвристические правила распространения и предлагают неоптимальную производительность для многих наборов данных. Мы предлагаем AllSet, новую парадигму гиперграфовой нейронной сети, которая представляет собой очень общую структуру для (гипер)графовых нейронных сетей и впервые реализует слои гиперграфовой нейронной сети как композиции двух мультимножеств функций, которые можно эффективно изучить для каждой задачи и каждого набора данных. . Кроме того, AllSet опирается на новые связи между гиперграфическими нейронными сетями и недавними достижениями в области глубокого изучения функций мультимножества. В частности, в предлагаемой архитектуре используются архитектуры Deep Sets и Set Transformer, которые обеспечивают значительную гибкость моделирования и предлагают высокую выразительную силу. Чтобы оценить производительность AllSet, мы проводим самые обширные на сегодняшний день эксперименты с участием десяти известных наборов данных для сравнительного анализа и трех недавно отобранных наборов данных, которые представляют собой серьезные проблемы для классификации узлов гиперграфа. Результаты демонстрируют, что AllSet обладает уникальной способностью постоянно либо соответствовать, либо превосходить все другие нейронные сети гиперграфа в протестированных наборах данных.
2. Нейронные сети с центральным сглаживанием гиперграфов для прогнозирования взаимодействий между лекарствами (arXiv)
Автор: Дюк Ань Нгуен, Кань Хао Нгуен, Хироши Мамицука.
Аннотация: Дюк Ань Нгуен, Кань Хао Нгуен, Хироши Мамицука.
