論文の概要: Topology-Informed Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02005v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 03:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 23:05:53.080593
• Title: Topology-Informed Graph Transformer
• Title（参考訳）: トポロジーインフォームドグラフトランス
• Authors: Yun Young Choi, Sun Woo Park, Minho Lee, Youngho Woo
• Abstract要約: グラフアイソモーフィズムの検出における識別力とグラフ変換器全体の性能を両立させる新しい変換器である「トポロジーインフォーマグラフ変換器(TIGT)」について検討した。 TIGTは4つの構成要素から構成される: 非同型普遍被覆を用いた位相的位置埋め込み層はグラフの巡回部分グラフに基づいて一意なグラフ表現を保証する。 TIGTは、グラフの同型クラスを識別することを目的とした合成データセットの分類において、従来のグラフ変換器よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.857955053895979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have revolutionized performance in Natural Language Processing and Vision, paving the way for their integration with Graph Neural Networks (GNNs). One key challenge in enhancing graph transformers is strengthening the discriminative power of distinguishing isomorphisms of graphs, which plays a crucial role in boosting their predictive performances. To address this challenge, we introduce 'Topology-Informed Graph Transformer (TIGT)', a novel transformer enhancing both discriminative power in detecting graph isomorphisms and the overall performance of Graph Transformers. TIGT consists of four components: A topological positional embedding layer using non-isomorphic universal covers based on cyclic subgraphs of graphs to ensure unique graph representation: A dual-path message-passing layer to explicitly encode topological characteristics throughout the encoder layers: A global attention mechanism: And a graph information layer to recalibrate channel-wise graph features for better feature representation. TIGT outperforms previous Graph Transformers in classifying synthetic dataset aimed at distinguishing isomorphism classes of graphs. Additionally, mathematical analysis and empirical evaluations highlight our model's competitive edge over state-of-the-art Graph Transformers across various benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理とビジョンのパフォーマンスに革命をもたらし、グラフニューラルネットワーク(GNN)との統合の道を開いた。 グラフ変換器の強化における重要な課題の1つは、グラフの同型を区別する識別力を強化することである。 この課題に対処するために、グラフ同型の検出における識別能力とグラフトランスの全体的な性能を高める新しいトランスである「トポロジーインフォームドグラフトランスフォーマー(tigt)」を紹介する。 TIGTは4つの構成要素から構成される: 非同型普遍被覆を用いたトポロジカルな位置埋め込み層は、グラフの巡回部分グラフに基づいて、ユニークなグラフ表現を保証する: エンコーダ層全体のトポロジ的特徴を明示的にエンコードするデュアルパスメッセージパス層: グローバルアテンション機構: チャネルワイドグラフ特徴をより優れた特徴表現のために再分類するグラフ情報層。 TIGTは、グラフの同型クラスを識別することを目的とした合成データセットの分類において、従来のグラフ変換器よりも優れている。 さらに、数学的解析と経験的評価は、さまざまなベンチマークデータセットにわたる最先端のグラフトランスフォーマーに対する我々のモデルの競合するエッジを強調します。

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