Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks

論文の概要: A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04078v4
Date: Fri, 16 Oct 2020 05:22:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 08:07:38.809236
Title: A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの表現力に関する調査
Authors: Ryoma Sato
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ学習問題に対して効果的な機械学習モデルである。彼らの経験的成功にもかかわらず、GNNの理論的限界が最近明らかにされている。我々は、GNNの表現力と証明可能なGNNの強力な変種を包括的に概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) are effective machine learning models for various graph learning problems. Despite their empirical successes, the theoretical limitations of GNNs have been revealed recently. Consequently, many GNN models have been proposed to overcome these limitations. In this survey, we provide a comprehensive overview of the expressive power of GNNs and provably powerful variants of GNNs.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ学習問題に対して効果的な機械学習モデルである。実証的な成功にもかかわらず、gnnの理論的限界は近年明らかにされている。その結果、これらの制限を克服するために多くのGNNモデルが提案されている。本稿では, GNNの表現力と, GNNの強力な変形について概観する。

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