Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits

論文の概要: Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17805v2
Date: Thu, 21 Nov 2024 15:34:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-22 15:16:37.919768
Title: Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークと算術回路
Authors: Timon Barlag, Vivian Holzapfel, Laura Strieker, Jonni Virtema, Heribert Vollmer,
Abstract要約: グラフニューラルネットワークアーキテクチャに従うニューラルネットワークの計算能力の特徴付けを行う。多様なアクティベーション関数と実数演算を用いたGNNの表現率の正確な対応性を確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We characterize the computational power of neural networks that follow the graph neural network (GNN) architecture, not restricted to aggregate-combine GNNs or other particular types. We establish an exact correspondence between the expressivity of GNNs using diverse activation functions and arithmetic circuits over real numbers. In our results the activation function of the network becomes a gate type in the circuit. Our result holds for families of constant depth circuits and networks, both uniformly and non-uniformly, for all common activation functions.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャに従うニューラルネットワークの計算能力は,集約結合型GNNや他の特定のタイプに限定されない。実数上での多様なアクティベーション関数と演算回路を用いて,GNNの表現率の正確な対応性を確立する。その結果,ネットワークのアクティベーション機能は回路のゲートタイプとなる。この結果は、全ての共通アクティベーション関数に対して、一様かつ非一様に、一定深度回路とネットワークの族に対して成り立つ。

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