論文の概要: Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13852v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 14:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 15:17:16.954657
• Title: Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
• Title（参考訳）: Hyperbolic Graph Neural Networks: 手法と応用のレビュー
• Authors: Menglin Yang, Min Zhou, Zhihao Li, Jiahong Liu, Lujia Pan, Hui Xiong, Irwin King
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークをグラフ構造化データに一般化する。 グラフ関連学習におけるユークリッドモデルの性能は、ユークリッド幾何学の表現能力によって依然として制限されている。 近年,木のような構造を持つグラフデータ処理や,ゆるい分布の処理において,双曲空間が人気が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.5502008501764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks generalize conventional neural networks to graph-structured data and have received widespread attention due to their impressive representation ability. In spite of the remarkable achievements, the performance of Euclidean models in graph-related learning is still bounded and limited by the representation ability of Euclidean geometry, especially for datasets with highly non-Euclidean latent anatomy. Recently, hyperbolic space has gained increasing popularity in processing graph data with tree-like structure and power-law distribution, owing to its exponential growth property. In this survey, we comprehensively revisit the technical details of the current hyperbolic graph neural networks, unifying them into a general framework and summarizing the variants of each component. More importantly, we present various HGNN-related applications. Last, we also identify several challenges, which potentially serve as guidelines for further flourishing the achievements of graph learning in hyperbolic spaces.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークをグラフ構造化データに一般化し、その印象的な表現能力によって広く注目を集めている。 卓越した成果にもかかわらず、グラフ関連学習におけるユークリッドモデルの性能は、特に非ユークリッド潜在解剖学のデータセットにおいて、ユークリッド幾何学の表現能力によって制限されている。 近年,その指数的成長特性から,木のような構造を持つグラフデータ処理や,ゆるい分布の処理において,双曲空間が人気が高まっている。 本研究では,現在の双曲グラフニューラルネットワークの技術的詳細を包括的に検討し,それらを汎用フレームワークに統合し,各コンポーネントの変種を要約する。 さらに,HGNN関連アプリケーションについても紹介する。 最後に,双曲空間におけるグラフ学習の成果をさらに高めるためのガイドラインとして,いくつかの課題も挙げる。

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