研究課題
基盤研究(C)
本研究の準備段階において,我々はGraph Convolutional Network(GCN)における以下のような性質を発見した.まず,各ノードがもつ特徴ベクトルは正規分布に従うと仮定し,GCN内の活性化関数は恒等関数であるとする.このとき,GCNにおいて畳み込まれた後の表現が従う分布は正規分布になる.これを,確率分布の再生性を用いて,数理的に証明した.畳み込み後の表現が従う分布に関する情報が得られたので,その性質を活用することで,多層に畳み込まれた表現を制御でき,Over-smoothingを防止できる可能性がある.本研究では,その制御法に関する手法を考案していく予定である.