En el ámbito de las arquitecturas neuronales, encontrar patrones de subgráficos frecuentes es esencial para optimizar la eficiencia, acelerar el diseño y descubrir ideas estructurales. Sin embargo, conforme el tamaño del subgrafo aumenta, los métodos basados en enumeración son precisos pero computacionalmente costosos, mientras que los métodos basados en muestreo son computacionalmente viables pero sufren una disminución en la capacidad de descubrimiento.
Para hacer frente a estos desafíos, se propone GraDE, un marco de búsqueda guiado por difusión que garantiza tanto la viabilidad computacional como la capacidad de descubrimiento. La innovación clave es el Estimador de Difusión de Gráficos (GraDE), que es el primero en introducir modelos de difusión de grafos para identificar subgráficos frecuentes puntuando su tipicidad dentro de la distribución aprendida.
Experimentos exhaustivos demuestran que el estimador logra una precisión de clasificación superior, con hasta un 114% de mejora en comparación con los baselines basados en muestreo. Gracias a esto, el marco propuesto descubre con éxito patrones frecuentes a gran escala, logrando una frecuencia mediana hasta 30 veces mayor que los métodos basados en muestreo.
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