論文の概要: Renormalized Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00707v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 14:16:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 15:46:25.503952
- Title: Renormalized Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: 正規化グラフニューラルネットワーク
- Authors: Francesco Caso, Giovanni Trappolini, Andrea Bacciu, Pietro Li\`o and
Fabrizio Silvestri
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、特にグラフとして表される場合、複雑なデータの研究に欠かせないものとなっている。
本稿では,グラフ関連タスクにおけるGNNの性能向上に正規化群理論を適用した新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.200261123369236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become essential for studying complex data,
particularly when represented as graphs. Their value is underpinned by their
ability to reflect the intricacies of numerous areas, ranging from social to
biological networks. GNNs can grapple with non-linear behaviors, emerging
patterns, and complex connections; these are also typical characteristics of
complex systems. The renormalization group (RG) theory has emerged as the
language for studying complex systems. It is recognized as the preferred lens
through which to study complex systems, offering a framework that can untangle
their intricate dynamics. Despite the clear benefits of integrating RG theory
with GNNs, no existing methods have ventured into this promising territory.
This paper proposes a new approach that applies RG theory to devise a novel
graph rewiring to improve GNNs' performance on graph-related tasks. We support
our proposal with extensive experiments on standard benchmarks and baselines.
The results demonstrate the effectiveness of our method and its potential to
remedy the current limitations of GNNs. Finally, this paper marks the beginning
of a new research direction. This path combines the theoretical foundations of
RG, the magnifying glass of complex systems, with the structural capabilities
of GNNs. By doing so, we aim to enhance the potential of GNNs in modeling and
unraveling the complexities inherent in diverse systems.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnn)は、複雑なデータ、特にグラフとして表現される場合の研究に不可欠である。
彼らの価値は、社会的ネットワークから生物学的ネットワークまで、様々な領域の複雑さを反映する能力によって支えられている。
GNNは非線形な振舞い、出現するパターン、複雑な接続に対応できるが、これらは複雑なシステムの典型的な特徴でもある。
再正規化群(RG)理論は複雑なシステムを研究するための言語として登場した。
複雑なシステムを研究するのに好適なレンズとして認識され、複雑なダイナミクスを解き放つフレームワークを提供する。
RG理論をGNNと統合することの明確な利点にもかかわらず、既存の方法がこの将来有望な領域に進出することはなかった。
本稿では,グラフ関連タスクにおけるGNNの性能向上のために,RG理論を適用した新しいグラフ書き換え手法を提案する。
標準ベンチマークとベースラインに関する広範な実験で提案を支持します。
その結果,提案手法の有効性を実証し,現在のGNNの限界を緩和する可能性を示した。
最後に,本論文は新たな研究方向性の始まりを示す。
この経路は、複雑なシステムの拡大ガラスであるRGの理論的基礎と、GNNの構造的能力を組み合わせたものである。
そこで我々は,多様なシステムに固有の複雑さをモデル化・展開する上で,GNNの可能性を高めることを目的とする。
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