論文の概要: A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13459v3
• Date: Sat, 18 May 2024 21:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:30:29.348603
• Title: A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information
• Title（参考訳）: 局所・グローバル情報統合のためのモデル非依存グラフニューラルネットワーク
• Authors: Wenzhuo Zhou, Annie Qu, Keiland W. Cooper, Norbert Fortin, Babak Shahbaba,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフにフォーカスしたタスクにおいて、有望なパフォーマンスを実現している。 既存のGNNには、ブラックボックスの性質による結果の解釈可能性の欠如と、さまざまな順序の表現を学べないという2つの大きな制限がある。 各種注文情報を効果的に統合し,高次隣人から知識を抽出し,有意義な情報を提供する,新しい textbfModel-textbfagnostic textbfGraph Neural textbfNetwork (MaGNet) フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6164652182042505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved promising performance in a variety of graph-focused tasks. Despite their success, however, existing GNNs suffer from two significant limitations: a lack of interpretability in results due to their black-box nature, and an inability to learn representations of varying orders. To tackle these issues, we propose a novel \textbf{M}odel-\textbf{a}gnostic \textbf{G}raph Neural \textbf{Net}work (MaGNet) framework, which is able to effectively integrate information of various orders, extract knowledge from high-order neighbors, and provide meaningful and interpretable results by identifying influential compact graph structures. In particular, MaGNet consists of two components: an estimation model for the latent representation of complex relationships under graph topology, and an interpretation model that identifies influential nodes, edges, and node features. Theoretically, we establish the generalization error bound for MaGNet via empirical Rademacher complexity, and demonstrate its power to represent layer-wise neighborhood mixing. We conduct comprehensive numerical studies using simulated data to demonstrate the superior performance of MaGNet in comparison to several state-of-the-art alternatives. Furthermore, we apply MaGNet to a real-world case study aimed at extracting task-critical information from brain activity data, thereby highlighting its effectiveness in advancing scientific research.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフにフォーカスしたタスクにおいて、有望なパフォーマンスを実現している。 しかし、その成功にもかかわらず、既存のGNNには、ブラックボックスの性質による結果の解釈可能性の欠如と、さまざまな順序の表現を学べないという2つの大きな制限がある。 これらの問題に対処するために、様々な順序の情報を効果的に統合し、高次隣人から知識を抽出し、影響力のあるコンパクトグラフ構造を識別して有意義かつ解釈可能な結果を提供する、新しい \textbf{M}odel-\textbf{a}gnostic \textbf{G}raph Neural \textbf{Net}work (MaGNet) フレームワークを提案する。 特に、MaGNetは、グラフトポロジに基づく複雑な関係の潜在表現のための推定モデルと、影響のあるノード、エッジ、ノードの特徴を識別する解釈モデルである。 理論的には、経験的ラデマッハ複雑性によりMaGNetの一般化誤差を確立し、その層状近傍混合を表現する力を示す。 シミュレーションデータを用いて総合的な数値研究を行い,MaGNetの優れた性能を示す。 さらに,脳活動データからタスククリティカル情報を抽出することを目的とした実世界のケーススタディにMaGNetを適用し,科学研究の進展におけるその効果を明らかにする。

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