GNNの無監督学習: 自己教師ありトレーニング

目次

1. 無監督学習とは
2. ラベルなしデータの学習の利点
3. グラフニューラルネットワークの無監督学習のアプリケーション
4. 自己教師あり学習とは
5. 自己教師あり学習のグラフへの応用
6. グラフの再構築による無監督学習
7. ノードレベルの無監督学習
8. グラフ記述子を用いた無監督学習
9. コントラスティブ学習による無監督学習
10. グラフのコントラストリング

🎯 無監督学習でグラフニューラルネットワークをトレーニングする方法

今回の動画では、ラベルのないグラフを使って、グラフニューラルネットワーク（GNN）を無監督学習する方法について説明します。GNNを使った表現学習は、グラフをタスクに依存せずに表現することを目的としています。この記事では、無監督学習のアプリケーション、具体的な手法、およびその応用について解説します。

1. 無監督学習とは

無監督学習は、ラベルのないデータを使ってパターンや特徴を見つける機械学習の手法です。監督学習とは異なり、事前のラベル付けが不要であり、データ自体から学習のためのパターンを見つけ出します。グラフデータに対しても同様に、ラベルのないグラフを使って表現学習を行うことができます。

2. ラベルなしデータの学習の利点

ラベル付きデータを使用しない学習にはいくつかの利点があります。まず、ラベル付きデータを収集するのが困難または費用がかかる場合にも利用することができます。化学や生物のデータセットなど、ラベルを付けることが難しい場合には特に有用です。また、ラベルなしデータを多く見せることで、モデルの性能が向上する可能性もあります。

3. グラフニューラルネットワークの無監督学習のアプリケーション

無監督学習を行う主なアプリケーションの一つは、転移学習です。通常、ラベル付きのデータセットで事前トレーニングし、ラベルの付いたデータセットで微調整するという手法が一般的です。化学や生物のデータセットでは、ラベル付きデータを収集するのが難しいため、モデルにより多くのデータを示すことで性能を向上させることが期待されています。

4. 自己教師あり学習とは

自己教師あり学習は、データ自体から教師信号を生成する手法のことです。典型的な方法は、データの一部を隠してモデルに予測させることです。画像の場合は、ランダムに一部の領域を削除し、モデルにその領域を予測させる方法などがあります。グラフに対しても同様の手法が適用できます。エッジやノードを削除し、モデルに欠損した部分を予測させることができます。

5. 自己教師あり学習のグラフへの応用

グラフにおける自己教師あり学習の手法にはいくつかのバリエーションがあります。自己エンコーダに基づくアプローチ、グラフ記述子の予測、コントラスティブ学習などがあります。それぞれの手法について詳しく説明します。

5.1. グラフ再構築による無監督学習

一つの手法は、グラフの再構築です。入力グラフの一部を隠し、それを再び予測することで、グラフの表現学習を行います。具体的な手法として、「Graph Auto-Encoder」と「Attribute Masking」があります。それぞれの手法について詳しく説明します。

5.1.1. Graph Auto-Encoder

「Graph Auto-Encoder」は、2016年にKipfとWellingによって提案された手法です。入力グラフはGNNを使ってノードごとの潜在表現に変換されます。デコーダは潜在ベクトルの内積を用いて、入力グラフの隣接行列を予測します。良いノード表現は、グラフの構造を保持することが期待されます。この手法はノードレベルの学習であり、ノードの接続性を再構築できるようにノードの埋め込みを最適化します。

5.1.2. Attribute Masking

「Attribute Masking」は、「Strategies for Pre-training Graph Neural Networks」（2019）で提案された手法です。隠された部分のノード特徴行列を復元します。ノードの特徴をマスキングするために、ノードの埋め込みの一部をゼロベクトルで置き換え、予測したベクトルを実際のベクトルと比較します。モデルは周囲のノードに基づいて文脈情報を学習します。

5.2. ノードレベルの無監督学習

ノードレベルの無監督学習では、ノードの特徴や属性を使った学習が行われます。例えばノードの次数やクラスタリング係数などを予測するようなタスクをモデルに与えて、平均二乗誤差を最小化することで、埋め込みを学習します。タスクによっては、学習済みの記述子を特徴として直接使用することも可能です。

5.3. コントラスティブ学習による無監督学習

コントラスティブ学習は、類似したデータ点の表現を近づけ、異なるデータ点の表現を離すフレームワークです。例として「GraphCL」（2020年）があります。類似したグラフを生成し、それらを類似したベクトルに埋め込み、異なるグラフを離すことを目指します。ネガティブな例は、データセット内の異なるグラフからランダムにサンプリングします。モデルは同じグラフに属するかどうかを判別する課題を解決する必要があります。さまざまなグラフ増強技術もあります。

これら以外にも、無監督学習やグラフニューラルネットワークに関する多くの研究があります。この記事ではすべてを網羅することはできませんが、無監督学習の基本的な手法と応用について理解していただければ幸いです。