論文の概要: Generalizing Topological Graph Neural Networks with Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06838v1
• Date: Sun, 13 Aug 2023 19:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 15:05:51.233480
• Title: Generalizing Topological Graph Neural Networks with Paths
• Title（参考訳）: 経路付きトポロジカルグラフニューラルネットワークの一般化
• Authors: Quang Truong and Peter Chin
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々な分野で大きな進歩を遂げてきたが、1-Weisfeiler-Lehmannテストとして知られる理論的な制約によって妨げられている。 すべてのグラフに固有のパスに重点を置いています。 この分野でのアプローチは、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成するために、これまでの手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.002862787862848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Graph Neural Networks (GNNs) have made significant strides in diverse areas, they are hindered by a theoretical constraint known as the 1-Weisfeiler-Lehmann test. Even though latest advancements in higher-order GNNs can overcome this boundary, they typically center around certain graph components like cliques or cycles. However, our investigation goes a different route. We put emphasis on paths, which are inherent in every graph. We are able to construct a more general topological perspective and form a bridge to certain established theories about other topological domains. Interestingly, without any assumptions on graph sub-structures, our approach surpasses earlier techniques in this field, achieving state-of-the-art performance on several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々な分野で大きな進歩を遂げているが、1-Weisfeiler-Lehmannテストとして知られる理論的な制約によって妨げられている。 高次のGNNの最近の進歩は、この境界を克服することができるが、一般的には、傾きやサイクルのような特定のグラフコンポーネントを中心にしている。 しかし、我々の調査は別のルートで行われます。 すべてのグラフに固有のパスに重点を置いています。 我々はより一般的な位相的視点を構築し、他の位相的領域に関する確立された理論を橋渡しすることができる。 興味深いことに、グラフのサブ構造を仮定せずに、この分野での我々のアプローチは、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成している。

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