Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theory of Graph Neural Networks: Representation and Learning

論文の概要: Theory of Graph Neural Networks: Representation and Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07697v1
Date: Sat, 16 Apr 2022 02:08:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-19 14:07:17.069523
Title: Theory of Graph Neural Networks: Representation and Learning
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの理論:表現と学習
Authors: Stefanie Jegelka
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードやグラフ、ポイントの設定を予測するための一般的な学習モデルになっている。本稿では、広く使われているメッセージパッシングGNNと高次GNNの近似と学習特性に関する、新たな理論結果の選択について要約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.02161831977037
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph Neural Networks (GNNs), neural network architectures targeted to learning representations of graphs, have become a popular learning model for prediction tasks on nodes, graphs and configurations of points, with wide success in practice. This article summarizes a selection of the emerging theoretical results on approximation and learning properties of widely used message passing GNNs and higher-order GNNs, focusing on representation, generalization and extrapolation. Along the way, it summarizes mathematical connections.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの表現を学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャであり、ノードやグラフ、ポイントの設定を予測するための一般的な学習モデルとなっている。本稿では、広く使われているメッセージパッシングGNNと高階GNNの近似と学習特性に関する新たな理論結果の選択を要約し、表現、一般化、外挿に焦点を当てる。その過程で、数学的関係を要約する。

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