論文の概要: Random Features Strengthen Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03155v3
• Date: Mon, 18 Jan 2021 08:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 22:19:37.049103
• Title: Random Features Strengthen Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを強化したランダム特徴
• Authors: Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ学習タスクのための強力な機械学習モデルである。 本稿では,各ノードにランダムな特徴を加えるだけで,GNNが強力になることを示す。 本稿では, グラフ畳み込みネットワーク (GCN) やグラフ同型ネットワーク (GIN) など, 通常のGNNでは解けない様々な問題を, ランダムな特徴の追加によりGNNが解決できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.60905158071766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are powerful machine learning models for various graph learning tasks. Recently, the limitations of the expressive power of various GNN models have been revealed. For example, GNNs cannot distinguish some non-isomorphic graphs and they cannot learn efficient graph algorithms. In this paper, we demonstrate that GNNs become powerful just by adding a random feature to each node. We prove that the random features enable GNNs to learn almost optimal polynomial-time approximation algorithms for the minimum dominating set problem and maximum matching problem in terms of approximation ratios. The main advantage of our method is that it can be combined with off-the-shelf GNN models with slight modifications. Through experiments, we show that the addition of random features enables GNNs to solve various problems that normal GNNs, including the graph convolutional networks (GCNs) and graph isomorphism networks (GINs), cannot solve.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ学習タスクのための強力な機械学習モデルである。 近年,様々なGNNモデルの表現力の限界が明らかにされている。 例えば、gnnは非同型グラフを区別できず、効率的なグラフアルゴリズムを学べない。 本稿では,各ノードにランダムな特徴を加えるだけで,GNNが強力になることを示す。 このランダムな特徴により、GNNは最小支配セット問題と最大マッチング問題に対して近似比でほぼ最適な多項式時間近似アルゴリズムを学習できることを示す。 本手法の主な利点は,市販のGNNモデルと若干の修正を加えて組み合わせることができる点である。 実験により、ランダムな特徴の追加により、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)やグラフ同型ネットワーク(GIN)など、通常のGNNが解決できない様々な問題を解決することができることを示す。

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