論文の概要: Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00697v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 15:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 02:28:46.434251
• Title: Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるメッセージ伝達の学習
• Authors: Teng Xiao, Zhengyu Chen, Donglin Wang, and Suhang Wang
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるメッセージ伝搬戦略の学習問題について検討する。 本稿では,GNNパラメータの最大類似度推定を支援するために,最適伝搬ステップを潜時変数として導入する。 提案フレームワークは,GNNにおけるメッセージのパーソナライズおよび解釈可能な伝達戦略を効果的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2083896686782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the problem of learning message propagation strategies for graph neural networks (GNNs). One of the challenges for graph neural networks is that of defining the propagation strategy. For instance, the choices of propagation steps are often specialized to a single graph and are not personalized to different nodes. To compensate for this, in this paper, we present learning to propagate, a general learning framework that not only learns the GNN parameters for prediction but more importantly, can explicitly learn the interpretable and personalized propagate strategies for different nodes and various types of graphs. We introduce the optimal propagation steps as latent variables to help find the maximum-likelihood estimation of the GNN parameters in a variational Expectation-Maximization (VEM) framework. Extensive experiments on various types of graph benchmarks demonstrate that our proposed framework can significantly achieve better performance compared with the state-of-the-art methods, and can effectively learn personalized and interpretable propagate strategies of messages in GNNs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(gnns)におけるメッセージ伝達戦略の学習問題について述べる。 グラフニューラルネットワークの課題のひとつは、伝播戦略を定義することだ。 例えば、伝搬ステップの選択は単一のグラフに特化され、異なるノードにパーソナライズされないことが多い。 そこで本稿では,予測のためのGNNパラメータを学習するだけでなく,さまざまなノードやグラフに対して,解釈可能な,パーソナライズされた伝搬戦略を明示的に学習する一般学習フレームワークである伝搬学習を提案する。 本稿では,可変期待最大化(vem)フレームワークにおけるgnnパラメータの最大類似度推定を求めるために,潜在変数として最適伝播ステップを導入する。 各種グラフベンチマークの大規模な実験により,提案するフレームワークは最先端の手法と比較して性能が著しく向上し,GNNにおけるメッセージのパーソナライズおよび解釈可能な伝達戦略を効果的に学習できることを示した。

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