論文の概要: GSN: A Universal Graph Neural Network Inspired by Spring Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12994v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 04:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 15:15:21.141360
• Title: GSN: A Universal Graph Neural Network Inspired by Spring Network
• Title（参考訳）: GSN: Spring Networkに触発されたユニバーサルグラフニューラルネットワーク
• Authors: Guanyu Cui, Zhewei Wei
• Abstract要約: グラフスプリングネットワーク(GSN)は,同好性グラフと異好性グラフの両方に対応する汎用GNNモデルである。 GSNフレームワークは,様々な指標を用いたスプリングポテンシャル最小化エネルギーの観点から,既存のGNNモデルの多くを解釈することを示す。 また,実世界の同好および異好のデータセット上で,GSNフレームワークの優れた性能を示すための広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.8308791628821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The design of universal Graph Neural Networks (GNNs) that operate on both homophilous and heterophilous graphs has received increased research attention in recent years. Existing heterophilous GNNs, particularly those designed in the spatial domain, lack a convincing theoretical or physical motivation. In this paper, we propose the Graph Spring Network (GSN), a universal GNN model that works for both homophilous and heterophilous graphs, inspired by spring networks and metric learning. We show that the GSN framework interprets many existing GNN models from the perspective of spring potential energy minimization with various metrics, which gives these models strong physical motivations. We also conduct extensive experiments to demonstrate our GSN framework's superior performance on real-world homophilous and heterophilous data sets.
• Abstract（参考訳）: 相同性グラフと相同性グラフの両方で動作する汎用グラフニューラルネットワーク(gnns)の設計は近年研究の注目を集めている。 既存の異種GNN(特に空間領域で設計されたもの)には、理論的、物理的動機がない。 本稿では,同系グラフと異系グラフの両方に対応する汎用gnnモデルであるgraph spring network(gsn)を提案する。 GSNフレームワークは、様々な指標を用いてスプリングポテンシャルエネルギー最小化の観点から、既存のGNNモデルの多くを解釈し、これらのモデルが強い物理的モチベーションをもたらすことを示す。 また,gsnフレームワークが実世界のホモフィリアスおよびヘテロフィリアスデータセットにおいて優れた性能を示すために,広範な実験を行いました。

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