論文の概要: Two-level Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01190v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 02:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 13:41:10.995305
• Title: Two-level Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 2レベルグラフニューラルネットワーク
• Authors: Xing Ai, Chengyu Sun, Zhihong Zhang, Edwin R Hancock
• Abstract要約: 2レベルGNN(TL-GNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークを提案する。 これは、サブグラフレベル情報とノードレベル情報とをマージする。 実験により、TL-GNNは既存のGNNよりも優れ、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.014364222532347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are recently proposed neural network structures for the processing of graph-structured data. Due to their employed neighbor aggregation strategy, existing GNNs focus on capturing node-level information and neglect high-level information. Existing GNNs therefore suffer from representational limitations caused by the Local Permutation Invariance (LPI) problem. To overcome these limitations and enrich the features captured by GNNs, we propose a novel GNN framework, referred to as the Two-level GNN (TL-GNN). This merges subgraph-level information with node-level information. Moreover, we provide a mathematical analysis of the LPI problem which demonstrates that subgraph-level information is beneficial to overcoming the problems associated with LPI. A subgraph counting method based on the dynamic programming algorithm is also proposed, and this has time complexity is O(n^3), n is the number of nodes of a graph. Experiments show that TL-GNN outperforms existing GNNs and achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの処理のためのニューラルネットワーク構造である。 近隣の集約戦略が採用されているため、既存のGNNはノードレベルの情報の取得と高レベルの情報の無視に重点を置いている。 既存のGNNは、LPI(Local Permutation Invariance)問題によって引き起こされる表現制限に悩まされる。 これらの制限を克服し、GNNが捉えた機能を充実させるため、2レベルGNN(TL-GNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークを提案する。 これはサブグラフレベルの情報とノードレベルの情報をマージする。 さらに,LPI問題の数学的解析を行い,LPIに関連する問題を克服する上で,サブグラフレベルの情報が有用であることを示す。 動的プログラミングアルゴリズムに基づく部分グラフカウント法も提案され、時間複雑性は O(n^3) であり、n はグラフのノード数である。 実験により、TL-GNNは既存のGNNよりも優れ、最先端の性能を達成することが示された。

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