論文の概要: Over-Squashing in Graph Neural Networks: A Comprehensive survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15568v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 18:46:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 15:44:03.981312
- Title: Over-Squashing in Graph Neural Networks: A Comprehensive survey
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのオーバースカッシング: 総合的な調査
- Authors: Singh Akansha
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、機械学習の領域における革命的なパラダイムとして登場した。
本稿は,GNNの過度な侵入の制約を明らかにすることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a revolutionary paradigm in the
realm of machine learning, offering a transformative approach to dissect
intricate relationships inherent in graph-structured data. The foundational
architecture of most GNNs involves the dissemination of information through
message aggregation and transformation among interconnected nodes, a mechanism
that has demonstrated remarkable efficacy across diverse applications
encompassing node classification, link prediction, and recommendation systems.
Nonetheless, their potential prowess encounters a restraint intrinsic to
scenarios necessitating extensive contextual insights. In certain contexts,
accurate predictions hinge not only upon a node's immediate local surroundings
but also on interactions spanning far-reaching domains. This intricate demand
for long-range information dissemination exposes a pivotal challenge recognized
as "over-squashing," wherein the fidelity of information flow from distant
nodes becomes distorted. This phenomenon significantly curtails the efficiency
of message-passing mechanisms, particularly for tasks reliant on intricate
long-distance interactions. In this comprehensive article, we illuminate the
prevalent constraint of over-squashing pervading GNNs. Our exploration entails
a meticulous exposition of the ongoing efforts by researchers to improve the
ramifications posed by this limitation. Through systematic elucidation, we
delve into strategies, methodologies, and innovations proposed thus far, all
aimed at mitigating the detriments of over-squashing. By shedding light on this
intricately woven issue, we aim to contribute to a nuanced understanding of the
challenges within the GNN landscape and the evolving solutions designed to
surmount them.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、マシンラーニングの領域における革命的パラダイムとして登場し、グラフ構造化データに固有の複雑な関係を分類するトランスフォーメーションアプローチを提供する。
多くのGNNの基本アーキテクチャは、ノード分類、リンク予測、レコメンデーションシステムを含む様々なアプリケーションにおいて顕著な効果を示すメカニズムである、相互接続ノード間のメッセージアグリゲーションと変換による情報の拡散である。
それでも、その潜在能力は、広い文脈的洞察を必要とするシナリオに固有の制約に遭遇する。
特定の文脈では、正確な予測はノードの直近の局所的な環境だけでなく、遠くの領域にまたがる相互作用にも当てはまる。
この長距離情報拡散の複雑な需要は、遠方のノードから流れる情報の忠実さが歪む「オーバー・スカッシング」として認識される重要な課題を露呈する。
この現象は、特に複雑な長距離相互作用に依存するタスクにおいて、メッセージパッシングメカニズムの効率を大幅に低下させる。
本稿では,GNNの過度な侵入の制約について概説する。
我々の調査は、この制限によって引き起こされる影響を改善するために、研究者による進行中の努力を細心の注意を要する。
体系的な解明を通じて,これまで提案されてきた戦略,方法論,イノベーションを掘り下げる。
この複雑に織り込まれた問題に光を当てることで、GNNのランドスケープにおける課題と、それらを克服するために設計された進化的ソリューションの微妙な理解に貢献することを目指している。
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