Graph Pooling with Local Cluster Selection

要約

GNN のグラフ プーリングは、グラフを入力として受け取り、出力として粗化されたグラフを生成する一連の操作です。
最新のグラフ プーリングはトレーニング可能であり、さまざまな仮定の下でグラフをプールすることを学習する GNN と密接に関連しています。
さまざまな仮定がありますが、プールされたグラフを生成する手順は比較的似ており、限定されています。
この研究は、平均的な状況に対するグラフ プーリングのアプローチとともに、グラフをプーリングする新しい手順を形式化します。

要約(オリジナル)

Graph poolings in GNNs are a family of operations which take graphs as inputs and produce coarsened graphs as output. Modern graph poolings are trainable and closely related to GNNs, which learn to pool graphs under different assumptions. Though there are various assumptions, the procedure of generating pooled graphs is relatively similar and limited. This work formalizes a novel procedure of pooling graphs, along with a graph pooling approach for average situations.

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