論文の概要: Towards Expressive Graph Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05427v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 03:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:23:54.250063
• Title: Towards Expressive Graph Representation
• Title（参考訳）: 表現的グラフ表現に向けて
• Authors: Chengsheng Mao, Liang Yao, Yuan Luo
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、各ノードの近傍をノード埋め込みに集約する。 GNNにおける近傍集約のための連続的入射集合関数を設計するための理論的枠組みを提案する。 複数のベンチマークデータセットからグラフ分類を行うために提案した表現型GNNを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.17079730998607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Network (GNN) aggregates the neighborhood of each node into the node embedding and shows its powerful capability for graph representation learning. However, most existing GNN variants aggregate the neighborhood information in a fixed non-injective fashion, which may map different graphs or nodes to the same embedding, reducing the model expressiveness. We present a theoretical framework to design a continuous injective set function for neighborhood aggregation in GNN. Using the framework, we propose expressive GNN that aggregates the neighborhood of each node with a continuous injective set function, so that a GNN layer maps similar nodes with similar neighborhoods to similar embeddings, different nodes to different embeddings and the equivalent nodes or isomorphic graphs to the same embeddings. Moreover, the proposed expressive GNN can naturally learn expressive representations for graphs with continuous node attributes. We validate the proposed expressive GNN (ExpGNN) for graph classification on multiple benchmark datasets including simple graphs and attributed graphs. The experimental results demonstrate that our model achieves state-of-the-art performances on most of the benchmarks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、各ノードの近傍をノード埋め込みに集約し、グラフ表現学習の強力な能力を示す。 しかし、既存のほとんどのGNN変種は、異なるグラフやノードを同じ埋め込みにマッピングし、モデル表現性を低下させる固定された非射影的な方法で近隣情報を集約する。 GNNにおける近傍集約のための連続的入射集合関数を設計するための理論的枠組みを提案する。 このフレームワークを用いて、各ノードの近傍を連続的な射影集合関数で集約する表現的GNNを提案し、GNN層が類似した近傍の類似ノードを類似の埋め込み、異なる埋め込みへの異なるノード、同じ埋め込みへの等価ノードまたは同型グラフにマッピングする。 さらに、提案した表現表現GNNは、連続ノード属性を持つグラフの表現表現を自然に学習することができる。 簡単なグラフや属性グラフを含む複数のベンチマークデータセットのグラフ分類のための表現型GNN(ExpGNN)を検証した。 実験により,本モデルがほとんどのベンチマークで最先端の性能を達成することを示す。

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