論文の概要: PatchGT: Transformer over Non-trainable Clusters for Learning Graph Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14425v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 19:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 21:32:27.217099
• Title: PatchGT: Transformer over Non-trainable Clusters for Learning Graph Representations
• Title（参考訳）: patchgt: グラフ表現学習のための非学習型クラスタ上のトランスフォーマー
• Authors: Han Gao, Xu Han, Jiaoyang Huang, Jian-Xun Wang, Li-Ping Liu
• Abstract要約: 我々は、新しいTransformerベースのグラフニューラルネットワーク、Patch Graph Transformer(PatchGT)を提案する。 グラフ表現を学習する従来のトランスフォーマーベースモデルとは異なり、PatchGTはノードから直接ではなく、トレーニング不可能なグラフパッチから学習する。 PatchGTは1-WL型GNNよりも高い性能を達成し,ベンチマークデータセット上でPatchGTが競合性能を達成することを示す実証的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.203910156450085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently the Transformer structure has shown good performances in graph learning tasks. However, these Transformer models directly work on graph nodes and may have difficulties learning high-level information. Inspired by the vision transformer, which applies to image patches, we propose a new Transformer-based graph neural network: Patch Graph Transformer (PatchGT). Unlike previous transformer-based models for learning graph representations, PatchGT learns from non-trainable graph patches, not from nodes directly. It can help save computation and improve the model performance. The key idea is to segment a graph into patches based on spectral clustering without any trainable parameters, with which the model can first use GNN layers to learn patch-level representations and then use Transformer to obtain graph-level representations. The architecture leverages the spectral information of graphs and combines the strengths of GNNs and Transformers. Further, we show the limitations of previous hierarchical trainable clusters theoretically and empirically. We also prove the proposed non-trainable spectral clustering method is permutation invariant and can help address the information bottlenecks in the graph. PatchGT achieves higher expressiveness than 1-WL-type GNNs, and the empirical study shows that PatchGT achieves competitive performances on benchmark datasets and provides interpretability to its predictions. The implementation of our algorithm is released at our Github repo: https://github.com/tufts-ml/PatchGT.
• Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマー構造はグラフ学習タスクにおいて優れた性能を示している。 しかし、これらのTransformerモデルはグラフノード上で直接動作するため、高いレベルの情報を学ぶのが困難である。 画像パッチに適用可能な視覚トランスフォーマーに着想を得て,新しいトランスフォーマーベースのグラフニューラルネットワークであるpatch graph transformer (patchgt)を提案する。 グラフ表現を学習する従来のトランスフォーマーベースモデルとは異なり、PatchGTはノードから直接ではなく、トレーニング不可能なグラフパッチから学習する。 計算を省き、モデルのパフォーマンスを向上させるのに役立つ。 重要なアイデアは、トレーニング可能なパラメータを使わずに、グラフをスペクトルクラスタリングに基づいてパッチに分割することであり、モデルが最初にgnnレイヤを使用してパッチレベルの表現を学習し、次にtransformerを使用してグラフレベルの表現を得る。 このアーキテクチャはグラフのスペクトル情報を活用し、GNNとTransformerの強度を組み合わせる。 さらに,従来の階層的トレーニング可能なクラスタの制限を理論的および経験的に示す。 また,提案手法が置換不変であり,グラフの情報ボトルネックに対処するのに役立つことを証明した。 PatchGTは1-WL型GNNよりも高い表現性を実現しており、PatchGTはベンチマークデータセット上での競合性能を達成し、その予測に解釈可能性を提供する。 私たちのアルゴリズムの実装は、Githubリポジトリで公開されています。

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