Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rethinking Causal Relationships Learning in Graph Neural Networks

論文の概要: Rethinking Causal Relationships Learning in Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09613v1
Date: Fri, 15 Dec 2023 08:54:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-18 16:39:32.978355
Title: Rethinking Causal Relationships Learning 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因果関係学習の再考
Authors: Hang Gao, Chengyu Yao, Jiangmeng Li, Lingyu Si, Yifan Jin, Fengge Wu, Changwen Zheng, Huaping Liu
Abstract要約: 本稿では,GNNの因果学習能力を高めるために,軽量で適応可能なGNNモジュールを提案する。提案モジュールの有効性を実証的に検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.7962807148905
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) demonstrate their significance by effectively modeling complex interrelationships within graph-structured data. To enhance the credibility and robustness of GNNs, it becomes exceptionally crucial to bolster their ability to capture causal relationships. However, despite recent advancements that have indeed strengthened GNNs from a causal learning perspective, conducting an in-depth analysis specifically targeting the causal modeling prowess of GNNs remains an unresolved issue. In order to comprehensively analyze various GNN models from a causal learning perspective, we constructed an artificially synthesized dataset with known and controllable causal relationships between data and labels. The rationality of the generated data is further ensured through theoretical foundations. Drawing insights from analyses conducted using our dataset, we introduce a lightweight and highly adaptable GNN module designed to strengthen GNNs' causal learning capabilities across a diverse range of tasks. Through a series of experiments conducted on both synthetic datasets and other real-world datasets, we empirically validate the effectiveness of the proposed module.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ構造化データ内の複雑な相互関係を効果的にモデル化することで、その重要性を示す。 GNNの信頼性と堅牢性を高めるために、因果関係を捉える能力を強化することは極めて重要である。しかし、近年のGNNの因果的学習の観点からの進歩にもかかわらず、GNNの因果的モデリング技術を特に対象とする詳細な分析は未解決の問題である。因果学習の観点から様々なGNNモデルを包括的に解析するために,データとラベル間の既知の制御可能な因果関係を持つ人工合成データセットを構築した。生成されたデータの合理性はさらに理論的基礎を通じて保証される。当社のデータセットを用いて実施した分析結果をもとに,さまざまなタスクにわたるgnnの因果学習能力を強化するために設計された,軽量かつ高度に適応可能なgnnモジュールについて紹介する。合成データセットおよび他の実世界のデータセットを用いて一連の実験を行い、提案モジュールの有効性を実証的に検証した。

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