論文の概要: Over-Squashing in Graph Neural Networks: A Comprehensive survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15568v6
• Date: Mon, 29 Apr 2024 14:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:04:37.871224
• 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: この調査は、グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるオーバースカッシングの課題を掘り下げるものだ。 オーバースカッシングの原因、結果、緩和戦略を包括的に探求する。 グラフの書き換え、新しい正規化、スペクトル分析、曲率に基づく戦略など、様々な手法がレビューされている。 また、オーバー・スムーシングなど、オーバー・スカッシングと他のGNN制限との相互作用についても論じている。
• 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) revolutionize machine learning for graph-structured data, effectively capturing complex relationships. They disseminate information through interconnected nodes, but long-range interactions face challenges known as "over-squashing". This survey delves into the challenge of over-squashing in Graph Neural Networks (GNNs), where long-range information dissemination is hindered, impacting tasks reliant on intricate long-distance interactions. It comprehensively explores the causes, consequences, and mitigation strategies for over-squashing. Various methodologies are reviewed, including graph rewiring, novel normalization, spectral analysis, and curvature-based strategies, with a focus on their trade-offs and effectiveness. The survey also discusses the interplay between over-squashing and other GNN limitations, such as over-smoothing, and provides a taxonomy of models designed to address these issues in node and graph-level tasks. Benchmark datasets for performance evaluation are also detailed, making this survey a valuable resource for researchers and practitioners in the GNN field.
• Abstract（参考訳）: 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機械学習に革命をもたらし、複雑な関係を効果的にキャプチャする。 相互接続されたノードを通じて情報を拡散するが、長距離の相互作用は「オーバー・スカッシング」と呼ばれる課題に直面している。 この調査は、長距離情報の拡散が妨げられるグラフニューラルネットワーク(GNN)におけるオーバー・スカッシングの課題を掘り下げ、複雑な長距離通信に依存するタスクに影響を与える。 オーバースカッシングの原因、結果、緩和戦略を包括的に探求する。 グラフのリウィリング、新しい正規化、スペクトル分析、曲率に基づく戦略など、さまざまな手法がレビューされ、トレードオフと有効性に焦点が当てられている。 オーバー・スクワッシングとオーバー・スムーシングのような他のGNN制限との相互作用についても論じており、ノードやグラフレベルのタスクでこれらの問題に対処するために設計されたモデルの分類を提供している。 パフォーマンス評価のためのベンチマークデータセットも詳細であり、この調査はGNN分野の研究者や実践者にとって貴重なリソースである。

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