論文の概要: Non-Local Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14612v2
• Date: Sat, 11 Dec 2021 01:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 22:56:22.478442
• Title: Non-Local Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 非局所グラフニューラルネットワーク
• Authors: Meng Liu, Zhengyang Wang, Shuiwang Ji
• Abstract要約: 本稿では,GNNに対する効果的な注意誘導ソート機能を備えた,シンプルで効果的な非局所集約フレームワークを提案する。 異種グラフデータセットを分析し,非局所的なGNNを評価するための徹底的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.28057802327858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern graph neural networks (GNNs) learn node embeddings through multilayer local aggregation and achieve great success in applications on assortative graphs. However, tasks on disassortative graphs usually require non-local aggregation. In addition, we find that local aggregation is even harmful for some disassortative graphs. In this work, we propose a simple yet effective non-local aggregation framework with an efficient attention-guided sorting for GNNs. Based on it, we develop various non-local GNNs. We perform thorough experiments to analyze disassortative graph datasets and evaluate our non-local GNNs. Experimental results demonstrate that our non-local GNNs significantly outperform previous state-of-the-art methods on seven benchmark datasets of disassortative graphs, in terms of both model performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現代のグラフニューラルネットワーク(gnns)は、多層的な局所アグリゲーションを通じてノード埋め込みを学び、ソートグラフ上のアプリケーションで大きな成功を収める。 しかし、異種グラフのタスクは通常非局所集約を必要とする。 さらに、局所集合はいくつかの非可逆グラフに対してさらに有害である。 本稿では,gnnの効率的な注意誘導ソートを用いた,単純かつ効果的な非局所集約フレームワークを提案する。 そこで我々は,様々な非ローカルGNNを開発する。 異種グラフデータセットを分析し,非局所的なGNNを評価するための徹底的な実験を行った。 実験結果から,非局所gnnは,モデル性能と効率の両面で,7つのベンチマークデータセットで従来の最先端手法を著しく上回っていることがわかった。

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