論文の概要: Graph Transformers without Positional Encodings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17791v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 13:26:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:30:39.063771
• Title: Graph Transformers without Positional Encodings
• Title（参考訳）: 位置符号化のないグラフトランスフォーマ
• Authors: Ayush Garg
• Abstract要約: グラフのラプラシアンスペクトルを認識する新しいスペクトル対応アテンション機構を用いたグラフ変換器であるEigenformerを紹介する。 我々は,多数の標準GNNベンチマークデータセットにおいて,SOTAグラフ変換器に匹敵する性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformers for graph representation learning have become increasingly popular, achieving state-of-the-art performance on a wide-variety of datasets, either alone or in combination with message-passing graph neural networks (MP-GNNs). Infusing graph inductive-biases in the innately structure-agnostic transformer architecture in the form of structural or positional encodings (PEs) is key to achieving these impressive results. However, designing such encodings is tricky and disparate attempts have been made to engineer such encodings including Laplacian eigenvectors, relative random-walk probabilities (RRWP), spatial encodings, centrality encodings, edge encodings etc. In this work, we argue that such encodings may not be required at all, provided the attention mechanism itself incorporates information about the graph structure. We introduce Eigenformer, a Graph Transformer employing a novel spectrum-aware attention mechanism cognizant of the Laplacian spectrum of the graph, and empirically show that it achieves performance comparable to SOTA Graph Transformers on a number of standard GNN benchmark datasets, even surpassing the SOTA on some datasets. The simpler attention mechanism also allows us to train wider and deeper models for a given parameter budget.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフ表現学習用トランスフォーマーが普及し,メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MP-GNN)と組み合わせて,多種多様なデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現している。 構造的あるいは位置的エンコーディング(PE)の形で、自然に構造に依存しないトランスフォーマーアーキテクチャにグラフインダクティブビアーゼを注入することが、これらの印象的な結果を達成する鍵となる。 しかし、そのようなエンコーディングの設計は難易度が高く、ラプラシア固有ベクトル、相対ランダムウォーク確率(RRWP)、空間エンコーディング、集中エンコーディング、エッジエンコーディングなど、様々な試みがなされている。 本研究では,注意機構自体にグラフ構造に関する情報が組み込まれているため,このようなエンコーディングは不要である可能性がある。 グラフのラプラシアンスペクトルを認識する新しいスペクトル対応アテンション機構を採用したグラフトランスフォーマーであるEigenformerを導入し、いくつかのデータセットでSOTAを上回り、いくつかの標準GNNベンチマークデータセット上でSOTAグラフトランスフォーマーに匹敵する性能を実証的に示す。 また、よりシンプルな注意機構により、パラメータ予算のより広いモデルやより深いモデルをトレーニングすることができます。

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