論文の概要: Contextualized Messages Boost Graph Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12529v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 12:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:24.377687
• Title: Contextualized Messages Boost Graph Representations
• Title（参考訳）: コンテキスト化されたメッセージはグラフ表現を増強する
• Authors: Brian Godwin Lim, Galvin Brice Lim, Renzo Roel Tan, Kazushi Ikeda,
• Abstract要約: 本稿では,グラフネットワーク(GNN)がグラフとして表現される可能性のあるデータを処理する能力について検討する。 これは、すべてのレベルの能力について調査されているGNNはごくわずかであることを示している。 SIRGCNと広く使われているGNNの関係を数学的に議論し、コントリビューションを文脈に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5178009359320295
• License:
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have gained significant attention in recent years for their ability to process data that may be represented as graphs. This has prompted several studies to explore their representational capability based on the graph isomorphism task. These works inherently assume a countable node feature representation, potentially limiting their applicability. Interestingly, only a few study GNNs with uncountable node feature representation. In the paper, a novel perspective on the representational capability of GNNs is investigated across all levels$\unicode{x2014}$node-level, neighborhood-level, and graph-level$\unicode{x2014}$when the space of node feature representation is uncountable. More specifically, the strict injective and metric requirements are softly relaxed by employing a pseudometric distance on the space of input to create a soft-injective function such that distinct inputs may produce similar outputs if and only if the pseudometric deems the inputs to be sufficiently similar on some representation. As a consequence, a simple and computationally efficient soft-isomorphic relational graph convolution network (SIR-GCN) that emphasizes the contextualized transformation of neighborhood feature representations via anisotropic and dynamic message functions is proposed. A mathematical discussion on the relationship between SIR-GCN and widely used GNNs is then laid out to put the contribution into context, establishing SIR-GCN as a generalization of classical GNN methodologies. Experiments on synthetic and benchmark datasets then demonstrate the relative superiority of SIR-GCN, outperforming comparable models in node and graph property prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,グラフとして表現される可能性のあるデータ処理能力において,大きな注目を集めている。 これにより、グラフ同型タスクに基づく表現能力の探索がいくつかの研究で行われている。 これらは本質的に、可算ノードの特徴表現を前提としており、適用性を制限する可能性がある。 興味深いことに、未可のノード特徴表現を持つGNNの研究はごくわずかである。 本稿では、GNNの表現能力に関する新しい視点を、すべてのレベル$\unicode{x2014}$node-level, neighborhood-level, graph-level$\unicode{x2014}$ if the space of node feature representation is uncountable。 より具体的には、厳密なインジェクティブとメートル法要件は、入力の空間に擬似的距離を用いてソフトなインジェクティブ関数を生成して、異なるインジェクティブが類似した出力を生成できることと、擬似的インジェクティブが入力を何らかの表現で十分に類似しているとみなす場合に限り、ソフトに緩和される。 その結果、非等方的および動的メッセージ関数による近傍特徴表現の文脈変換を強調する、単純で効率的なソフト同型関係グラフ畳み込みネットワーク(SIR-GCN)を提案する。 その後、SIR-GCNと広く使われているGNNの関係に関する数学的議論を行い、SIR-GCNを古典的なGNN方法論の一般化として確立する。 合成およびベンチマークデータセットの実験は、SIR-GCNの相対的な優位性を実証し、ノードおよびグラフ特性予測タスクにおいて同等のモデルより優れていることを示す。

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