論文の概要: Union Subgraph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15747v1
- Date: Thu, 25 May 2023 05:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 17:03:53.283009
- Title: Union Subgraph Neural Networks
- Title(参考訳): union subgraphニューラルネットワーク
- Authors: Jiaxing Xu, Aihu Zhang, Qingtian Bian, Vijay Prakash Dwivedi and
Yiping Ke
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのアプリケーション領域でグラフ表現学習に広く使われている。
本稿では,新しいタイプのサブ構造から抽出した近接接続情報を注入することにより,GNNの強化を図る。
グラフレベルとノードレベルの両方のタスクに関する17のベンチマークの実験は、UnionSNNが最先端のベースラインモデルより優れていることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.058451580903123
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are widely used for graph representation
learning in many application domains. The expressiveness of vanilla GNNs is
upper-bounded by 1-dimensional Weisfeiler-Leman (1-WL) test as they operate on
rooted subtrees through iterative message passing. In this paper, we empower
GNNs by injecting neighbor-connectivity information extracted from a new type
of substructure. We first investigate different kinds of connectivities
existing in a local neighborhood and identify a substructure called union
subgraph, which is able to capture the complete picture of the 1-hop
neighborhood of an edge. We then design a shortest-path-based substructure
descriptor that possesses three nice properties and can effectively encode the
high-order connectivities in union subgraphs. By infusing the encoded neighbor
connectivities, we propose a novel model, namely Union Subgraph Neural Network
(UnionSNN), which is proven to be strictly more powerful than 1-WL in
distinguishing non-isomorphic graphs. Additionally, the local encoding from
union subgraphs can also be injected into arbitrary message-passing neural
networks (MPNNs) and Transformer-based models as a plugin. Extensive
experiments on 17 benchmarks of both graph-level and node-level tasks
demonstrate that UnionSNN outperforms state-of-the-art baseline models, with
competitive computational efficiency. The injection of our local encoding to
existing models is able to boost the performance by up to 11.09%.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのアプリケーション領域でグラフ表現学習に広く使われている。
バニラGNNの表現性は、1次元のWeisfeiler-Leman (1-WL) テストによって上界化され、反復的なメッセージパッシングを通じてルート木に作用する。
本稿では,新しいタイプのサブ構造から抽出した近接接続情報を注入することにより,GNNの強化を図る。
まず, 周辺地域に存在する様々な接続性を調査し, エッジの1ホップ近傍の全体像を捉えることができるunion subgraphと呼ばれるサブ構造を同定する。
次に、3つの優れた特性を持ち、結合部分グラフの高次接続性を効果的にエンコードできる最短パスベースの部分構造記述子を設計する。
エンコードされた隣接コネクティビティを注入することにより、非同型グラフの識別において、1-wlよりも厳密に強力であることが証明された、union subgraph neural network (unionsnn) という新しいモデルを提案する。
さらに、ユニオンサブグラフからのローカルエンコーディングは、任意のメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)やTransformerベースのモデルにプラグインとして注入することもできる。
グラフレベルとノードレベルの両方のタスクの17のベンチマークに関する広範な実験は、unionsnnが最先端のベースラインモデルよりも優れた計算効率を示している。
既存のモデルにローカルエンコーディングを注入することで、パフォーマンスを最大11.09%向上させることができる。
関連論文リスト
- LSGNN: Towards General Graph Neural Network in Node Classification by
Local Similarity [59.41119013018377]
本稿では,ローカル類似性(LocalSim)を用いて,プラグイン・アンド・プレイモジュールとしても機能するノードレベルの重み付き融合を学習する。
そこで本研究では,より情報性の高いマルチホップ情報を抽出するための,新規かつ効率的な初期残留差分接続(IRDC)を提案する。
提案手法,すなわちローカル類似グラフニューラルネットワーク(LSGNN)は,ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方において,同等あるいは優れた最先端性能を提供できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T09:06:11Z) - VQ-GNN: A Universal Framework to Scale up Graph Neural Networks using
Vector Quantization [70.8567058758375]
VQ-GNNは、Vector Quantization(VQ)を使用して、パフォーマンスを損なうことなく、畳み込みベースのGNNをスケールアップするための普遍的なフレームワークである。
我々のフレームワークは,グラフ畳み込み行列の低ランク版と組み合わせた量子化表現を用いて,GNNの「隣の爆発」問題を回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T11:48:50Z) - From Stars to Subgraphs: Uplifting Any GNN with Local Structure
Awareness [23.279464786779787]
私たちはMPNNをより表現力のあるものにするための一般的なフレームワークを導入します。
私たちのフレームワークは1&2-WLよりも強力で、3WLよりも強力です。
本手法は,いくつかのよく知られたグラフMLタスクに対して,新たな最先端性能を大きなマージンで設定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T19:08:08Z) - AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based
on AdaBoosting [0.38073142980733]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、固有のネットワーク機能の抽出に重点を置いている。
GNNのための強化型メタラーナを提案する。
AdaGNNは、リッチで多様なノード近傍情報を持つアプリケーションに対して非常によく機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-14T03:07:26Z) - Identity-aware Graph Neural Networks [63.6952975763946]
グラフニューラルネットワーク(ID-GNN)を1-WLテストよりも表現力の高いメッセージクラスを開発しています。
ID-GNNは、メッセージパッシング中にノードのIDを誘導的に考慮することにより、既存のGNNアーキテクチャを拡張します。
既存のGNNをID-GNNに変換すると、挑戦ノード、エッジ、グラフプロパティ予測タスクの平均40%の精度が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T18:59:01Z) - A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising [49.980783124401555]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの学習表現において顕著に普及している。
本研究では,代表的GNNモデル群における集約過程を,グラフ記述問題の解法とみなすことができることを数学的に確立する。
UGNNから派生した新しいGNNモデルADA-UGNNをインスタンス化し、ノード間の適応的滑らかさでグラフを処理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T04:57:18Z) - Distance Encoding: Design Provably More Powerful Neural Networks for
Graph Representation Learning [63.97983530843762]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において大きな成功を収めている。
GNNは、実際には非常に異なるグラフ部分構造に対して同一の表現を生成する。
より強力なGNNは、最近高階試験を模倣して提案され、基礎となるグラフ構造を疎結合にできないため、非効率である。
本稿では,グラフ表現学習の新たなクラスとして距離分解(DE)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T23:15:40Z) - Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。
本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。
このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T06:43:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。