Vi föreslår en ny familj av effektiva och uttrycksfulla djupa generativa modeller av grafer, som kallas Graph Recurrent Attention Networks (GRANs). Vår modell genererar grafer ett block av noder och tillhörande kanter åt gången. Blockstorleken och provtagningssteget gör att vi kan byta ut provkvaliteten mot effektivitet. Jämfört med tidigare RNN-baserade grafgenerativa modeller fångar vårt ramverk bättre den autoregressiva konditionering mellan redan genererade och till-vara-genererade delar av grafen med hjälp av Graph Neural Networks (GNNs) med uppmärksamhet. Detta minskar inte bara beroendet av nodbeställning utan kringgår också den långsiktiga flaskhals som orsakas av RNN:s sekventiella karaktär. Dessutom parameteriserar vi utdatafördelningen per block med hjälp av en blandning av Bernoulli, som fångar korrelationerna mellan genererade kanter inom blocket. Slutligen föreslår vi att vi hanterar nodbeställningar i generation genom att marginalisera över en familj av kanoniska beställningar. När det gäller standardriktmärken uppnår vi toppmodern tidseffektivitet och urvalskvalitet jämfört med tidigare modeller. Dessutom visar vi att vår modell kan generera stora grafer på upp till 5K noder med god kvalitet. Såvitt vi vet är GRAN den första djupa grafgenerativa modellen som kan skalas till denna storlek. Vår kod finns på https://github.com/lrjconan/GRAN. Grafer är den naturliga datastrukturen som representerar relations- och strukturinformation inom många områden, såsom kunskapsbaser, sociala nätverk, molekylstrukturer och till och med de probabilistiska modellernas struktur. Förmågan att generera grafer därför har många tillämpningar; till exempel, en generativ modell av molekylära graf strukturer kan användas för läkemedelsdesign [9, 20, 18, 34], generativa modeller för beräkning graf strukturer kan vara användbara i modellarkitektur sökning [33], och graf generativa modeller spelar också en betydande roll i nätverk vetenskap [32, 1, 17]. Studien av generativa modeller för grafer går åtminstone tillbaka till Erdős och Rényis tidiga arbete [7] under 1960-talet. Dessa traditionella metoder för grafgenerering fokuserar på olika familjer av slumpmässiga grafmodeller [36, 7, 12, 32, 2, 1], som typiskt formaliserar en enkel stokastisk genereringsprocess (t.ex. slumpmässig, preferensfäste) och har välförstådda matematiska egenskaper. Men på grund av deras enkelhet och handgjorda natur, dessa slumpmässiga graf modeller har i allmänhet begränsad kapacitet att modellera komplexa beroenden och kan bara modellera några statistiska egenskaper grafer. Till exempel, Erdős-Rényi grafer har inte den tunga-tailed grad distribution som är typiskt för många verkliga nätverk.
Gómez-Bombarelli m.fl. (2018) Vår modell är nära besläktad med REF som genererar grafer ett block av noder och kanter åt gången.
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}