論文の概要: Understanding and Extending Subgraph GNNs by Rethinking Their Symmetries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11140v1
- Date: Wed, 22 Jun 2022 14:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 15:28:30.201292
- Title: Understanding and Extending Subgraph GNNs by Rethinking Their Symmetries
- Title（参考訳）: 対称性の再考によるグラフGNNの理解と拡張
- Authors: Fabrizio Frasca, Beatrice Bevilacqua, Michael M. Bronstein, Haggai
Maron
- Abstract要約: グラフGNNはグラフをサブグラフのコレクションとしてモデル化するグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近のクラスである。
ノードベースの部分グラフ選択ポリシーを用いた,最も顕著な部分グラフ法について検討する。
本稿では,従来のノードベースサブグラフGNNを一般化したサブグラフ手法に対して,メッセージパッシングの一般的なファミリを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.07812045457703
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Subgraph GNNs are a recent class of expressive Graph Neural Networks (GNNs)
which model graphs as collections of subgraphs. So far, the design space of
possible Subgraph GNN architectures as well as their basic theoretical
properties are still largely unexplored. In this paper, we study the most
prominent form of subgraph methods, which employs node-based subgraph selection
policies such as ego-networks or node marking and deletion. We address two
central questions: (1) What is the upper-bound of the expressive power of these
methods? and (2) What is the family of equivariant message passing layers on
these sets of subgraphs?. Our first step in answering these questions is a
novel symmetry analysis which shows that modelling the symmetries of node-based
subgraph collections requires a significantly smaller symmetry group than the
one adopted in previous works. This analysis is then used to establish a link
between Subgraph GNNs and Invariant Graph Networks (IGNs). We answer the
questions above by first bounding the expressive power of subgraph methods by
3-WL, and then proposing a general family of message-passing layers for
subgraph methods that generalises all previous node-based Subgraph GNNs.
Finally, we design a novel Subgraph GNN dubbed SUN, which theoretically unifies
previous architectures while providing better empirical performance on multiple
benchmarks.
- Abstract（参考訳）: グラフGNNはグラフをサブグラフのコレクションとしてモデル化するグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近のクラスである。
これまでのところ、サブグラフGNNアーキテクチャやその基本的な理論的性質の設計領域は、まだ明らかにされていない。
本稿では,egoネットワークやノードマーキングや削除といった,ノードベースのサブグラフ選択ポリシを用いたサブグラフ手法の最も顕著な形態について検討する。
1)これらの手法の表現力の上限は何か?
そして、(2)これらのサブグラフの集合上の同変メッセージパッシングレイヤのファミリーは何ですか?
.
これらの質問に答える最初のステップは、ノードベースの部分グラフコレクションの対称性をモデル化するには、以前の研究で採用されたものよりもはるかに小さな対称性群が必要であることを示す新しい対称性解析である。
この分析は、サブグラフGNNと不変グラフネットワーク(IGN)のリンクを確立するために使われる。
本稿では,まず3WLでサブグラフ手法の表現力を表現し,次に,従来のノードベースサブグラフGNNを一般化したサブグラフ方式の一般的なメッセージパス層を提案する。
最後に、SUNと呼ばれる新しいサブグラフGNNを設計し、理論的には以前のアーキテクチャを統一し、複数のベンチマーク上でより優れた経験的性能を提供する。
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