論文の概要: Diffusing Graph Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00613v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 16:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 14:11:18.669319
• Title: Diffusing Graph Attention
• Title（参考訳）: グラフ注意の拡散
• Authors: Daniel Glickman, Eran Yahav
• Abstract要約: 任意のグラフ構造をアーキテクチャに統合するグラフ変換器の新しいモデルを開発した。 GDはグラフ内の遠いノード間の構造的および位置的関係を抽出し、Transformerの注意とノード表現を指示する。 8つのベンチマークの実験では、グラフディフューザは高い競争力を持つモデルであることが示され、さまざまなドメインセットにおける最先端よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.013509382069046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dominant paradigm for machine learning on graphs uses Message Passing Graph Neural Networks (MP-GNNs), in which node representations are updated by aggregating information in their local neighborhood. Recently, there have been increasingly more attempts to adapt the Transformer architecture to graphs in an effort to solve some known limitations of MP-GNN. A challenging aspect of designing Graph Transformers is integrating the arbitrary graph structure into the architecture. We propose Graph Diffuser (GD) to address this challenge. GD learns to extract structural and positional relationships between distant nodes in the graph, which it then uses to direct the Transformer's attention and node representation. We demonstrate that existing GNNs and Graph Transformers struggle to capture long-range interactions and how Graph Diffuser does so while admitting intuitive visualizations. Experiments on eight benchmarks show Graph Diffuser to be a highly competitive model, outperforming the state-of-the-art in a diverse set of domains.
• Abstract（参考訳）: グラフ上の機械学習の主流パラダイムは、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MP-GNN)を使用しており、ノード表現は、近隣の情報を集約することで更新される。 近年,MP-GNNのいくつかの既知の制限を解決するため,トランスフォーマーアーキテクチャをグラフに適用する試みが増えている。 Graph Transformerを設計する上で難しい側面は、任意のグラフ構造をアーキテクチャに統合することだ。 この課題に対処するために、グラフディフューザ(GD)を提案する。 gdはグラフ内の遠隔ノード間の構造的および位置的関係を抽出し、トランスフォーマの注意とノード表現を指示するために使用する。 既存のGNNとGraph Transformerは、長距離インタラクションのキャプチャに苦労し、Graph Diffuserが直感的な視覚化を認めながらそれをどのように行うかを実証する。 8つのベンチマークによる実験では、グラフディフューザが競争の激しいモデルであることが示され、さまざまな領域で最先端を上回っている。

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