論文の概要: High-Order Pooling for Graph Neural Networks with Tensor Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11691v1
• Date: Tue, 24 May 2022 01:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 12:52:36.074303
• Title: High-Order Pooling for Graph Neural Networks with Tensor Decomposition
• Title（参考訳）: テンソル分解を伴うグラフニューラルネットワークの高次プーリング
• Authors: Chenqing Hua and Guillaume Rabusseau and Jian Tang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ構造化データモデリングの有効性と柔軟性から、注目を集めている。 本稿では,高次非線形ノード相互作用をモデル化するためにテンソル分解に依存する高表現性GNNアーキテクチャであるGraphized Neural Network (tGNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.244580796300166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are attracting growing attention due to their effectiveness and flexibility in modeling a variety of graph-structured data. Exiting GNN architectures usually adopt simple pooling operations (e.g., sum, average, max) when aggregating messages from a local neighborhood for updating node representation or pooling node representations from the entire graph to compute the graph representation. Though simple and effective, these linear operations do not model high-order non-linear interactions among nodes. We propose the Tensorized Graph Neural Network (tGNN), a highly expressive GNN architecture relying on tensor decomposition to model high-order non-linear node interactions. tGNN leverages the symmetric CP decomposition to efficiently parameterize permutation-invariant multilinear maps for modeling node interactions. Theoretical and empirical analysis on both node and graph classification tasks show the superiority of tGNN over competitive baselines. In particular, tGNN achieves state-of-the-art results on two OGB node classification datasets and one OGB graph classification dataset.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ構造化データモデリングの有効性と柔軟性から、注目を集めている。 gnnアーキテクチャの終了は通常、ノード表現の更新やグラフ全体からのノード表現のプーリングのためにローカル近傍からメッセージを集約する場合、単純なプーリング操作(例えば sum, average, max)を採用する。 単純かつ効果的であるが、これらの線形演算はノード間の高次非線形相互作用をモデル化しない。 本稿では,高次非線形ノード相互作用をモデル化するためにテンソル分解に依存する高表現性GNNアーキテクチャであるTensorized Graph Neural Network (tGNN)を提案する。 tgnnは対称cp分解を利用して、ノード相互作用のモデル化のために置換不変多線形写像を効率的にパラメータ化する。 ノード分類タスクとグラフ分類タスクの理論的および実証分析は、競合ベースラインよりもtgnnが優れていることを示している。 特に、tGNNは、2つのOGBノード分類データセットと1つのOGBグラフ分類データセットの最先端結果を達成する。

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