Fugu-MT 論文翻訳(概要): Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time

論文の概要: Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01232v2
Date: Sat, 16 Mar 2024 20:21:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 01:41:04.687520
Title: Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time
Title（参考訳）: Polynormer: 線形時間における多項式圧縮グラフ変換器
Authors: Chenhui Deng, Zichao Yue, Zhiru Zhang,
Abstract要約: グラフトランスフォーマー(GT)は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)よりも理論的に表現力のある、有望なアーキテクチャとして登場した。典型的なGTモデルは少なくとも2次複雑さを持つので、大きなグラフにスケールすることはできない。線形複雑性を持つ線形GTモデルであるPolynormerを提案する。実験の結果,Polynormerは,ほとんどのデータセットにおいて,最先端のGNNおよびGTベースラインよりも優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.21955649907066
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph transformers (GTs) have emerged as a promising architecture that is theoretically more expressive than message-passing graph neural networks (GNNs). However, typical GT models have at least quadratic complexity and thus cannot scale to large graphs. While there are several linear GTs recently proposed, they still lag behind GNN counterparts on several popular graph datasets, which poses a critical concern on their practical expressivity. To balance the trade-off between expressivity and scalability of GTs, we propose Polynormer, a polynomial-expressive GT model with linear complexity. Polynormer is built upon a novel base model that learns a high-degree polynomial on input features. To enable the base model permutation equivariant, we integrate it with graph topology and node features separately, resulting in local and global equivariant attention models. Consequently, Polynormer adopts a linear local-to-global attention scheme to learn high-degree equivariant polynomials whose coefficients are controlled by attention scores. Polynormer has been evaluated on $13$ homophilic and heterophilic datasets, including large graphs with millions of nodes. Our extensive experiment results show that Polynormer outperforms state-of-the-art GNN and GT baselines on most datasets, even without the use of nonlinear activation functions.
Abstract（参考訳）: グラフトランスフォーマー(GT)は、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)よりも理論的に表現力のある、有望なアーキテクチャとして登場した。しかし、典型的なGTモデルは少なくとも2次複雑性を持つので、大きなグラフにスケールすることはできない。最近提案された線形GTはいくつかあるが、GNNのグラフデータセットにはまだ遅れている。 GTの表現性とスケーラビリティのトレードオフのバランスをとるために,多項式表現型GTモデルであるPolynormerを提案する。 Polynormerは入力特徴の高次多項式を学習する新しいベースモデルの上に構築されている。基本モデル置換同変を可能にするため、グラフトポロジーとノード特徴を別々に統合し、局所的および大域的等変アテンションモデルを作成する。その結果、ポリノーマーは線形局所-言語的アテンションスキームを採用し、アテンションスコアによって係数が制御される高次同変多項式を学習する。ポリノーマーは、数百万のノードを持つ大きなグラフを含む、13$のホモフィルとヘテロフィルのデータセットで評価されている。我々の広範な実験結果から,Polynormerは,非線形アクティベーション関数を使わずとも,ほとんどのデータセットにおいて,最先端のGNNとGTのベースラインよりも優れていることが示された。

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