ChebNetの概要とアルゴリズム及び実装例について

ChebNetの概要

ChebNet（Chebyshev ネットワーク）は、Defferradにより”Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering“にて提案されたグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network, GNN）の一種であり、主にグラフ構造データに対する畳み込み操作を実行するための手法の一つとなる。ChebNetは、シグナル処理で使用されるシェビシェフ多項式（Chebyshev polynomials）を利用して、グラフ上での畳み込み演算を近似的に実装している。

シェビシェフ多項式（Chebyshev polynomials）は、一般にcosnθがcosθの多項式で表されるとき、その多項式の係数で表されるn次多項式\(T_n(x)\)のことを指す。これは例えば\(cos2\theta=2cos^2\theta-1\)であることから、\(T_2(x)=2x^2-1\)であり、また\(cos3\theta=4cos^3\theta-3cos\theta\)であることから、\(T_3(x)=4x^3-3x\)のようになる。このチェビシェフ多項式では\(T_{k+2}(x)=2xT_{k+1}(x)-T_k(x)\)の漸化式が成り立つ。

シェビシェフ多項式のいくつかの特徴は以下のようになる。

• 正規直交性: シェビシェフ多項式は\(\int_{-1}^{1} \frac{T_m(x)T_n(x)}{\sqrt{1-x^2}} \, dx = \delta_{mn}\)といった正規直交性を持つ。ここで\(\delta_{mn}\)はクロネッカーのデルタで、\(m = n\)のときに1、それ以外のときに0となる。
• 反転対称性: \(T_n(x) = T_n(-x)\)という反転対称性がある。
• 再帰的な関係: \(T_{n+1}(x) = 2xT_n(x) – T_{n-1}(x)\)という再帰的な関係が成り立つ。

このような特徴を持つシェビシェフ多項式を用いたChebNetでは以下の多項式フィルタを提案している。

\[g_{\theta}(\Lambda)=\displaystyle \sum_{k=0}^{K-1}\theta_k\Lambda^k\]

ここで、\(\theta_0,\dots,\theta_k\)は多項式の係数、Kは多項式の次数となる。\(\Lambda\)は\(\mathbf{L}\)の固有値の対角行列となる。

ここで、\(\mathbf{L}\)の固有値分解をする代わりに、フィルタ\(g_{\theta}(\Lambda)\)として、K次までのチェブシェフ多項式で近似すると以下の様になる。

\[g_{\theta}(\lambda)\approx\displaystyle\sum_{k=0}^{K-1}\theta_kT_k(\tilde{\Lambda})\]

ここで、\(\tilde{\Lambda}=\frac{2\Lambda}{\lambda_{max}}-\mathbf{I}\)であり、\(\lambda_{max}\)は\(\mathbf{L}\)の最大固有値、\(\theta\in\mathbb{R}^K\)はチェビシェフ多項式の係数のベクトルとなる。

“グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているようにグラフ畳込みのアプローチの一つであるSpectralな畳み込みにおいては、ノードに対して定義された入力グラフ信号をラプラシアンの固有ベクトルが張る空間へ投射し、そこで畳み込みを行って逆投射を行う。それらを式で表すと以下の様になる。

\begin{eqnarray}x’&=&\mathbf{U}g_{\theta}(\Lambda)\mathbf{U}^T\mathbf{x}\\&=&\displaystyle\sum_{k=0}^K\theta_k\mathbf{U}T_k(\tilde{\Lambda})\mathbf{U}^T\mathbf{x}\\&=&\sum_{k=0}^K\theta_kT_k(\tilde{\mathbf{L}}ª\mathbf{x}\\&=&\sum_{k=0}^K\theta_k\tilde{\mathbf{x}}_k\end{eqnarray}

ここで、\(\tilde{\mathbf{x}}_k=T_k(\tilde{\mathbf{L}})\mathbf{x}\)で、\(\tilde{\mathbf{L}}=\frac{2}{\lambda_{max}}\mathbf{L}-\mathbf{I}\)となる。\(T_k\)は漸化式として表される(\(T_k(x)=2xT_{k-1}(x)-T_{k-2}(x),\ T_0(x)=1,\ T_1(x)=x\)ので、それらを用いると、\(\tilde{x}_k\)は以下の様に再帰的な式として表される。

\[\tilde{\mathbf{x}}_k=2\tilde{\mathbf{L}}\tilde{\mathbf{x}}_{k-1}-\tilde{\mathbf{x}}_{k-2}\]

ただし、\(\tilde{\mathbf{x}}_0=\mathbf{x},\ \tilde{\mathbf{x}}_1=\tilde{\mathbf{L}}\mathbf{x}\)となる。このことより、K次の多項式で計算量はO(KM)(Kは多項式の次数、Mはグラフのエッジ数)となり、計算量の大きいグラフラプラシアンLの固有ベクトルの計算をしなく済むという利点が生まれる。

つまり、ChebNetはSpectralな畳み込みにおけるフィルタをK次までのチェビシェフ多項式に近似して、K-Localizedな畳み込みにすることで固有ベクトル計算を回避していることが特徴となる。

以上をまとめるとChebNetの主な特徴は以下のようになる。

• 局所性と近似: シェビシェフ多項式を基にしたフィルタを用いてグラフ上での畳み込みを行うことで、局所的な特徴を効果的に捉えつつ、畳み込み演算を効率的に行うことができる。これは、グラフ構造が一般的な画像やテキストデータのような格子状のデータ構造とは異なることによる。
• グラフデータへの適用と機械学習タスクへの応用: ChebNetは、ソーシャルネットワーク、化学構造、道路ネットワークなどのノードとエッジから成るグラフ構造データに対して適用され、それらのデータに対する機械学習タスクに使用される。これは例えば、ノードが属するクラスを予測するといったタスクなどになる。

Defferrardの論文では、手書き文字の画像データセットであるMNISTの画像分類や、Usenetから収集した約2万のニュースグループ文書ぶある20NEWSのテキスト分類を行い従来のCNNと比較して精度や処理時間が優れていることを示している。

ChebNetの公開コードは、Defferradによりgitページに公開されている。

ChebNetに関連するアルゴリズムについて

以下にChebNetに関連するアルゴリズムや手法について述べる。

1. Chebyshev フィルタ近似: ChebNetは、Chebyshev 多項式を用いて畳み込み演算を近似的に行っている。グラフ信号処理においては、Chebyshev 多項式はラプラシアン行列の近似に利用され、これにより効率的な畳み込み演算が可能となる。

2. Kipf and Welling の近似法: Thomas KipfとMax Wellingによる”GAT”（Graph Attention Network）という手法は、ChebNetと同様にグラフ上での畳み込みを行うものとなる。Kipf and Wellingは、Chebyshev 多項式による畳み込みを近似する手法を提案し、GATはその応用として注目されている。GATの詳細は”GAT (Graph Attention Network)の概要とアルゴリズム及び実装例について“も参照のこと。

3. スペクトラル畳み込み: ChebNetは、ラプラシアン行列を用いてグラフのスペクトルドメインに畳み込み演算を拡張している。他のスペクトラル畳み込みネットワークと同様に、この手法はグラフ構造において局所性を保ちつつ特徴を捉えることができる。

4. Graph Isomorphism Networks (GIN): ChebNetと同様に、GINはグラフ構造に対する畳み込み演算を実現する手法の一つとなる。GINは、グラフの同型性を保持するような演算を用い、畳み込み演算を行っている。GINの詳細は”Graph Isomorphism Network (GIN)の概要とアルゴリズム及び実装例について“を参照のこと。

ChebNetの適用事例について

ChebNetは主にグラフ構造データに対する機械学習タスクに適用されている。以下に適用事例について述べる。

1. ノード分類 (Node Classification): ソーシャルネットワークや化学分子の構造などのグラフ構造データにおいて、各ノードがどのクラスに属するかを予測するタスクにChebNetが利用されている。例えば、特定のユーザーがどのカテゴリに属するかを予測するなどがある。

2. グラフ分類 (Graph Classification): グラフ全体が特定のカテゴリに属するかどうかを予測するタスクにChebNetが応用されている。例えば、化学分子の構造を入力として、その分子がある特定の性質を持っているかどうかを予測するものがある。

3. 異常検知 (Anomaly Detection): グラフ構造データにおいて、通常のデータとは異なるパターンを持つ異常なノードやエッジを検出するためにChebNetが利用される。これは、ネットワークのセキュリティ分野や不正検出のような応用として考えられている。

4. グラフ生成 (Graph Generation): ChebNetを用いて学習したモデルを使用して、新しいグラフ構造データを生成するタスクにも応用されている。これは、新しい分子の構造を生成する化学分子設計などで利用される。

5. 推薦システム (Recommendation Systems): グラフ構造データを用いて、ノード同士の関係を考慮してユーザーへのアイテムの推薦を行うタスクにもChebNetが使用される。これにより、ソーシャルネットワーク上の友達や興味関心に基づいた個別の推薦が可能になる。

ChebNetの実装例について

ChebNetの実装例は、主にディープラーニングフレームワーク（例: TensorFlowやPyTorch）を使用して行われている。以下に、PyTorchを用いたChebNetの簡単な実装例を示す。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.parameter import Parameter
from torch.nn.modules.module import Module

class ChebNetLayer(Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, K):
        super(ChebNetLayer, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.K = K  # Chebyshev 多項式の次数

        # Chebyshev 多項式の係数行列
        self.weights = Parameter(torch.FloatTensor(K, in_channels, out_channels))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weights.data, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

    def forward(self, laplacian, input_data):
        # Chebyshev 多項式の計算
        laplacian_scaled = 2.0 * laplacian / laplacian.max() - torch.eye(laplacian.size(0))
        cheb_polynomials = [torch.eye(self.in_channels).to(laplacian.device), laplacian_scaled]

        for k in range(2, self.K):
            cheb_polynomials.append(2 * laplacian_scaled * cheb_polynomials[k - 1] - cheb_polynomials[k - 2])

        cheb_polynomials = torch.stack(cheb_polynomials, dim=0)

        # チャネルごとに Chebyshev 多項式を適用
        cheb_polynomials = cheb_polynomials.transpose(0, 1).contiguous()
        cheb_polynomials = cheb_polynomials.view(self.K, -1)

        # レイヤーへの入力と Chebyshev 多項式の重みを掛け算
        input_data = input_data.unsqueeze(0).expand(self.K, -1, -1)
        cheb_polynomials = cheb_polynomials.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.out_channels)
        output = torch.matmul(input_data, self.weights) * cheb_polynomials
        output = output.sum(dim=0)

        return output

class ChebNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_features, num_classes, K=2):
        super(ChebNet, self).__init__()
        self.layer1 = ChebNetLayer(num_features, 16, K)
        self.layer2 = ChebNetLayer(16, num_classes, K)

    def forward(self, laplacian, x):
        x = F.relu(self.layer1(laplacian, x))
        x = self.layer2(laplacian, x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# ダミーデータの生成
num_nodes = 10
num_features = 3
num_classes = 2
laplacian = torch.randn((num_nodes, num_nodes))
features = torch.randn((num_nodes, num_features))

# モデルの初期化と実行
model = ChebNet(num_nodes, num_features, num_classes)
output = model(laplacian, features)
print(output)

この例では、ChebNetの基本的な構造をPyTorchを用いて実装している。これらは実際のデータセットやタスクに合わせてモデルの構造やハイパーパラメータを調整する必要があり、データの読み込みや学習ループなども、実際のプロジェクトでは考慮する必要がある。

ChebNetの課題とその対応策について

ChebNetは効果的なグラフニューラルネットワークの一手法だが、いくつかの課題にも対処する必要がある。以下に、ChebNetの主な課題とそれに対する対応策について述べる。

1. スケーラビリティの問題:

課題: ChebNetはラプラシアン行列の近似を使用するため、大規模なグラフに対して計算コストが高くなる可能性がある。
対応策: ラプラシアン行列の効率的な近似や、ミニバッチ学習などの手法を使用して、大規模グラフに対するスケーラビリティを向上させることができる。

2. 遠くのノードへの情報伝播の制限:

課題: ChebNetは近傍のノードとの関係に依存するため、遠くのノードとの関係を適切に捉えるのが難しい場合がある。
対応策: ChebNetを多層化することや、他の手法と組み合わせて階層的な情報伝播を可能にすることで、遠くのノードとの関係を考慮することができる。

3. ノードの次数に依存する挙動:

課題: ChebNetの性能はノードの次数に依存し、次数の異なるノードがある場合に対処が難しいことがある。
対応策: ノードの次数に対する正規化手法や、ラプラシアン行列の正則化などを用いて、次数に依存しない安定した学習を行うことができる。

4. 適切な近似手法の選択:

課題: ChebNetではChebyshev 多項式を使用して畳み込みを近似しているが、適切な次数の選択や他の近似手法の利用によって性能が向上する可能性がある。
対応策: ハイパーパラメータの適切な調整や、他の畳み込み手法との比較を通じて、最適な近似手法を選択することが重要となる。

参考情報と参考図書

グラフデータの詳細に関しては”グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用“を参照のこと。また、ナレッジグラフに特化した詳細に関しては”知識情報処理技術“も参照のこと。さらに、深層学習全般に関しては”深層学習について“も参照のこと。

参考図書としては”グラフニューラルネットワーク ―PyTorchによる実装―“

“グラフ理論と機械学習“

“Hands-On Graph Neural Networks Using Python: Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch“

“Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications“等がある。