Graph Drawing techniques have been developed in the last few years with the purpose of producing aesthetically pleasing node-link layouts. Recently, the employment of differentiable loss functions has paved the road to the massive usage of Gradient Descent and related optimization algorithms. In this paper, we propose a novel framework for the development of Graph Neural Drawers (GND), machines that rely on neural computation for constructing efficient and complex maps. GNDs are Graph Neural Networks (GNNs) whose learning process can be driven by any provided loss function, such as the ones commonly employed in Graph Drawing. Moreover, we prove that this mechanism can be guided by loss functions computed by means of Feedforward Neural Networks, on the basis of supervision hints that express beauty properties, like the minimization of crossing edges. In this context, we show that GNNs can nicely be enriched by positional features to deal also with unlabelled vertexes. We provide a proof-of-concept by constructing a loss function for the edge-crossing and provide quantitative and qualitative comparisons among different GNN models working under the proposed framework.


翻译:过去几年来,开发了图表绘制技术,目的是制作美观上令人愉快的节点链接布局。最近,不同损失功能的使用为大规模使用梯度下层及相关优化算法铺平了道路。在本文中,我们提出了开发图形神经抽屉(GND)的新框架,这些机器依赖神经计算来构建高效和复杂的地图。GNDs是图形神经网络(GNNs),其学习过程可以由任何规定的损失功能驱动,如图绘制中常用的功能。此外,我们证明,这一机制可以通过以Feedforward神经网络手段计算的损失功能为指导,在监督提示的基础上进行损失功能的计算,显示美性,如尽可能缩小跨越边缘。在这方面,我们表明GNNs可以通过定位特征得到精美的充实,从而也能够处理无标签的脊椎。我们通过为边界构建损失功能并提供在拟议框架下运行的不同GNN模型之间的定量和定性比较,提供了一种验证概念。

0
下载
关闭预览

相关内容

损失函数,在AI中亦称呼距离函数,度量函数。此处的距离代表的是抽象性的,代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年1月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员