論文の概要: Technical Report: The Graph Spectral Token -- Enhancing Graph Transformers with Spectral Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05604v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 15:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 13:55:49.093673
• Title: Technical Report: The Graph Spectral Token -- Enhancing Graph Transformers with Spectral Information
• Title（参考訳）: 技術的報告: グラフスペクトルトークン -- スペクトル情報によるグラフトランスフォーマーの強化
• Authors: Zihan Pengmei, Zimu Li,
• Abstract要約: グラフトランスフォーマーは、メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MP-GNN)の強力な代替品として登場した。 本稿では,グラフスペクトル情報を直接符号化する新しい手法であるグラフスペクトルトークンを提案する。 既存のグラフ変換器であるGraphTransとSubFormerを拡張して,提案手法の有効性をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8184895397419141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Transformers have emerged as a powerful alternative to Message-Passing Graph Neural Networks (MP-GNNs) to address limitations such as over-squashing of information exchange. However, incorporating graph inductive bias into transformer architectures remains a significant challenge. In this report, we propose the Graph Spectral Token, a novel approach to directly encode graph spectral information, which captures the global structure of the graph, into the transformer architecture. By parameterizing the auxiliary [CLS] token and leaving other tokens representing graph nodes, our method seamlessly integrates spectral information into the learning process. We benchmark the effectiveness of our approach by enhancing two existing graph transformers, GraphTrans and SubFormer. The improved GraphTrans, dubbed GraphTrans-Spec, achieves over 10% improvements on large graph benchmark datasets while maintaining efficiency comparable to MP-GNNs. SubFormer-Spec demonstrates strong performance across various datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフトランスフォーマーは、情報交換の過剰シャッシングのような制限に対処するために、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)の強力な代替手段として登場した。 しかし、グラフ帰納バイアスをトランスフォーマーアーキテクチャに組み込むことは、依然として大きな課題である。 本稿では,グラフのグローバルな構造を捉えたグラフスペクトル情報をトランスフォーマーアーキテクチャへ直接エンコードする新しい手法であるグラフスペクトルトークンを提案する。 補助的[CLS]トークンをパラメータ化し,グラフノードを表す他のトークンを残しておくことで,スペクトル情報を学習プロセスにシームレスに統合する。 既存のグラフ変換器であるGraphTransとSubFormerを拡張して,提案手法の有効性をベンチマークする。 GraphTrans-Specと呼ばれる改善されたGraphTransは、大きなグラフベンチマークデータセットで10%以上の改善を実現し、MP-GNNに匹敵する効率を維持している。 SubFormer-Specは、さまざまなデータセットで強力なパフォーマンスを示している。

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