論文の概要: Graph Neural Networks with Parallel Neighborhood Aggregations for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11482v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 19:19:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 14:34:09.070598
• Title: Graph Neural Networks with Parallel Neighborhood Aggregations for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のための並列近傍アグリゲーションを持つグラフニューラルネットワーク
• Authors: Siddhant Doshi and Sundeep Prabhakar Chepuri
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いたグラフ分類に着目し、並列に配置された近傍グラフ演算子のバンクを用いてノード特徴をプリ計算する。 これらのGNNモデルには、事前計算によるトレーニングと推論時間の削減という自然な利点がある。 本研究は,様々な実世界のデータセット上で,開発モデルが最先端の性能を達成することを数値実験により実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.112444998191698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on graph classification using a graph neural network (GNN) model that precomputes the node features using a bank of neighborhood aggregation graph operators arranged in parallel. These GNN models have a natural advantage of reduced training and inference time due to the precomputations but are also fundamentally different from popular GNN variants that update node features through a sequential neighborhood aggregation procedure during training. We provide theoretical conditions under which a generic GNN model with parallel neighborhood aggregations (PA-GNNs, in short) are provably as powerful as the well-known Weisfeiler-Lehman (WL) graph isomorphism test in discriminating non-isomorphic graphs. Although PA-GNN models do not have an apparent relationship with the WL test, we show that the graph embeddings obtained from these two methods are injectively related. We then propose a specialized PA-GNN model, called SPIN, which obeys the developed conditions. We demonstrate via numerical experiments that the developed model achieves state-of-the-art performance on many diverse real-world datasets while maintaining the discriminative power of the WL test and the computational advantage of preprocessing graphs before the training process.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いたグラフ分類に着目し、並列に配置された近傍グラフ演算子のバンクを用いてノード特徴をプリ計算する。 これらのGNNモデルは、事前計算によりトレーニングと推論時間を短縮する自然な利点があるが、トレーニング中のシーケンシャルな近所の集約手順を通じてノードの特徴を更新する一般的なGNNの変種と根本的に異なる。 並列近傍アグリゲーション(PA-GNN)を持つ一般GNNモデルが、非同型グラフの識別においてよく知られたWeisfeiler-Lehman(WL)グラフ同型テストと同じくらい強力である理論条件を提供する。 PA-GNNモデルはWLテストと明らかな関係はないが、これらの2つの手法から得られたグラフ埋め込みはインジェクティブに関連していることを示す。 そこで我々は,SPINと呼ばれる特殊なPA-GNNモデルを提案する。 我々は,WLテストの識別能力と,トレーニング前の前処理グラフの計算的優位性を維持しつつ,様々な実世界のデータセット上での最先端性能を実現することを数値実験により実証した。

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