論文の概要: Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09252v3
• Date: Mon, 5 Jul 2021 13:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-20 20:11:33.350859
• Title: Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting
• Title（参考訳）: 部分グラフ同型カウントによるグラフニューラルネットワーク表現性の向上
• Authors: Giorgos Bouritsas, Fabrizio Frasca, Stefanos Zafeiriou, Michael M. Bronstein
• Abstract要約: グラフサブストラクチャネットワーク(GSN)は,サブストラクチャエンコーディングに基づくトポロジ的に認識可能なメッセージパッシング方式である。 Wesfeiler-Leman (WL) グラフ同型テストよりも厳密に表現可能であることを示す。 グラフ分類と回帰タスクについて広範囲に評価を行い、様々な実世界の環境において最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.04999833264299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Graph Neural Networks (GNNs) have achieved remarkable results in a variety of applications, recent studies exposed important shortcomings in their ability to capture the structure of the underlying graph. It has been shown that the expressive power of standard GNNs is bounded by the Weisfeiler-Leman (WL) graph isomorphism test, from which they inherit proven limitations such as the inability to detect and count graph substructures. On the other hand, there is significant empirical evidence, e.g. in network science and bioinformatics, that substructures are often intimately related to downstream tasks. To this end, we propose "Graph Substructure Networks" (GSN), a topologically-aware message passing scheme based on substructure encoding. We theoretically analyse the expressive power of our architecture, showing that it is strictly more expressive than the WL test, and provide sufficient conditions for universality. Importantly, we do not attempt to adhere to the WL hierarchy; this allows us to retain multiple attractive properties of standard GNNs such as locality and linear network complexity, while being able to disambiguate even hard instances of graph isomorphism. We perform an extensive experimental evaluation on graph classification and regression tasks and obtain state-of-the-art results in diverse real-world settings including molecular graphs and social networks. The code is publicly available at https://github.com/gbouritsas/graph-substructure-networks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々なアプリケーションで顕著な成果を上げているが、近年の研究により、基盤となるグラフの構造を捉える能力に重大な欠点が明らかになった。 標準GNNの表現力はWeisfeiler-Leman(WL)グラフ同型テスト(英語版)によって制限され、そこからグラフのサブ構造を検出・カウントできないような証明済みの制限を継承することが示されている。 一方、ネットワーク科学やバイオインフォマティクスでは、サブ構造はしばしば下流のタスクと密接に関連しているという重要な経験的証拠がある。 そこで本研究では,下位構造符号化に基づく位相認識型メッセージパッシング方式である"graph substructure networks" (gsn)を提案する。 理論的には、アーキテクチャの表現力を分析し、WLテストよりも厳密な表現力を示し、普遍性に十分な条件を提供する。 重要なことに、我々はWL階層に固執しようとはしない。これは局所性や線形ネットワーク複雑性といった標準GNNの複数の魅力的な特性を維持できると同時に、グラフ同型(英語版)の硬いインスタンスさえも曖昧にすることができる。 我々は,グラフ分類と回帰タスクに関する広範な実験を行い,分子グラフやソーシャルネットワークなど実世界の様々な設定における最先端の成果を得た。 コードはhttps://github.com/gbouritsas/graph-substructure-networksで公開されている。

関連論文リスト

• Neural Graph Pattern Machine [50.78679002846741]
  本稿では,グラフパターンから直接学習するためのフレームワークであるNeural Graph Pattern Machine (GPM)を提案する。 GPMは、下流タスクにおいて最も関連性の高いものを特定しながら、下位構造を効率的に抽出し、エンコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T20:37:47Z)
• Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.006506479865344]
  グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。 また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T08:48:53Z)
• SPGNN: Recognizing Salient Subgraph Patterns via Enhanced Graph Convolution and Pooling [25.555741218526464]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフやネットワークのような非ユークリッドデータ上での機械学習の分野に革命をもたらした。 本稿では,ノード表現をインジェクティブに更新する結合型グラフ畳み込み機構を提案する。 また,WL-SortPoolと呼ばれるグラフプーリングモジュールを設計し,重要なサブグラフパターンをディープラーニングで学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T13:11:59Z)
• DGNN: Decoupled Graph Neural Networks with Structural Consistency between Attribute and Graph Embedding Representations [62.04558318166396]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑な構造を持つグラフ上での表現学習の堅牢性を示す。 ノードのより包括的な埋め込み表現を得るために、Decoupled Graph Neural Networks (DGNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークが導入された。 複数のグラフベンチマークデータセットを用いて、ノード分類タスクにおけるDGNNの優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T06:43:13Z)
• Uplifting the Expressive Power of Graph Neural Networks through Graph Partitioning [3.236774847052122]
  グラフ分割のレンズによるグラフニューラルネットワークの表現力について検討する。 我々は新しいGNNアーキテクチャ、すなわちグラフ分割ニューラルネットワーク(GPNN)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T06:08:35Z)
• Generalization Limits of Graph Neural Networks in Identity Effects Learning [12.302336258860116]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフドメインでデータ駆動学習を行う強力なツールとして登場した。 我々は、いわゆるアイデンティティ効果の学習において、GNNの新たな一般化特性と基本的限界を確立する。 我々の研究は、単純な認知タスクを行う際に、GNNの能力を理解する必要性によって動機付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T20:56:38Z)
• Representation Power of Graph Neural Networks: Improved Expressivity via Algebraic Analysis [124.97061497512804]
  標準グラフニューラルネットワーク (GNN) はWeisfeiler-Lehman (WL) アルゴリズムよりも差別的な表現を生成する。 また、白い入力を持つ単純な畳み込みアーキテクチャは、グラフの閉経路をカウントする同変の特徴を生じさせることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T18:40:25Z)
• Theoretically Improving Graph Neural Networks via Anonymous Walk Graph Kernels [25.736529232578178]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフマイニングで大きな成功を収めました。 一般的なGNNとしてMPGNNは、多くのグラフのサブ構造を識別、検出、カウントできないことが理論的に示されている。 理論的にはグラフ構造を区別する能力の強いGNNモデルであるGSKNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T08:50:34Z)
• Distance Encoding: Design Provably More Powerful Neural Networks for Graph Representation Learning [63.97983530843762]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において大きな成功を収めている。 GNNは、実際には非常に異なるグラフ部分構造に対して同一の表現を生成する。 より強力なGNNは、最近高階試験を模倣して提案され、基礎となるグラフ構造を疎結合にできないため、非効率である。 本稿では,グラフ表現学習の新たなクラスとして距離分解(DE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T23:15:40Z)
• Graphs, Convolutions, and Neural Networks: From Graph Filters to Graph Neural Networks [183.97265247061847]
  我々はグラフ信号処理を活用してグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現空間を特徴付ける。 GNNにおけるグラフ畳み込みフィルタの役割について議論し、そのようなフィルタで構築されたアーキテクチャは、置換同値の基本的な性質と位相変化に対する安定性を持つことを示す。 また,ロボット群に対するリコメンデータシステムや分散型コントローラの学習におけるGNNの利用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T13:02:15Z)
• Can Graph Neural Networks Count Substructures? [53.256112515435355]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の能力について,属性付きグラフサブ構造をカウントする能力を用いて検討する。 我々は2種類のサブストラクチャカウントを区別する: インダクションサブグラフカウントとサブグラフカウント、および人気のあるGNNアーキテクチャに対する肯定的および否定的な回答である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T18:53:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。