論文の概要: The Weisfeiler-Lehman Distance: Reinterpretation and Connection with GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00713v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 19:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 16:26:18.418387
• Title: The Weisfeiler-Lehman Distance: Reinterpretation and Connection with GNNs
• Title（参考訳）: Weisfeiler-Lehman距離:再解釈とGNNとのつながり
• Authors: Samantha Chen, Sunhyuk Lim, Facundo M\'emoli, Zhengchao Wan, and Yusu Wang
• Abstract要約: Wesfeiler-Lehman (WL) 距離の新たな解釈を陳らによって紹介する(2022年)。 WL距離はグラフとノードの特徴を比較することを目的としており、古典的なWeisfeiler-Lehmanグラフ同型テストと同じ離散パワーを持ち、グロモフ-ワッサーシュタイン距離と深い関係を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.589578391124951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel interpretation of the so-called Weisfeiler-Lehman (WL) distance, introduced by Chen et al. (2022), using concepts from stochastic processes. The WL distance aims at comparing graphs with node features, has the same discriminative power as the classic Weisfeiler-Lehman graph isomorphism test and has deep connections to the Gromov-Wasserstein distance. This new interpretation connects the WL distance to the literature on distances for stochastic processes, which also makes the interpretation of the distance more accessible and intuitive. We further explore the connections between the WL distance and certain Message Passing Neural Networks, and discuss the implications of the WL distance for understanding the Lipschitz property and the universal approximation results for these networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2022年にchenらによって導入されたweisfeiler-lehman (wl) 距離の新たな解釈について,確率過程の概念を用いて述べる。 WL距離はグラフとノードの特徴を比較することを目的としており、古典的なWeisfeiler-Lehmanグラフ同型テストと同じ識別力を持ち、グロモフ-ワッサーシュタイン距離と深い関係を持つ。 この新たな解釈は、WL距離と確率過程の距離に関する文献を結びつけ、距離の解釈をより分かりやすく直感的にする。 さらに、WL距離と特定のメッセージパッシングニューラルネットワークの接続について検討し、これらのネットワークのリプシッツ特性と普遍近似結果を理解するためのWL距離の影響について考察する。

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