論文の概要: Graph as Point Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02795v2
• Date: Thu, 30 May 2024 18:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 19:23:22.198775
• Title: Graph as Point Set
• Title（参考訳）: 点集合としてのグラフ
• Authors: Xiyuan Wang, Pan Li, Muhan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,相互接続ノードを独立点の集合に変換するグラフ・ツー・セット変換法を提案する。 これにより、セットエンコーダを使用してグラフから学習することが可能になり、グラフニューラルネットワークの設計空間が大幅に拡張される。 提案手法の有効性を示すために,グラフから変換された点集合を入力として受け入れる変換器アーキテクチャであるPoint Set Transformer (PST)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.448841287258116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph is a fundamental data structure to model interconnections between entities. Set, on the contrary, stores independent elements. To learn graph representations, current Graph Neural Networks (GNNs) primarily use message passing to encode the interconnections. In contrast, this paper introduces a novel graph-to-set conversion method that bijectively transforms interconnected nodes into a set of independent points and then uses a set encoder to learn the graph representation. This conversion method holds dual significance. Firstly, it enables using set encoders to learn from graphs, thereby significantly expanding the design space of GNNs. Secondly, for Transformer, a specific set encoder, we provide a novel and principled approach to inject graph information losslessly, different from all the heuristic structural/positional encoding methods adopted in previous graph transformers. To demonstrate the effectiveness of our approach, we introduce Point Set Transformer (PST), a transformer architecture that accepts a point set converted from a graph as input. Theoretically, PST exhibits superior expressivity for both short-range substructure counting and long-range shortest path distance tasks compared to existing GNNs. Extensive experiments further validate PST's outstanding real-world performance. Besides Transformer, we also devise a Deepset-based set encoder, which achieves performance comparable to representative GNNs, affirming the versatility of our graph-to-set method.
• Abstract（参考訳）: グラフはエンティティ間の相互接続をモデル化するための基本的なデータ構造である。 反対に、独立した要素を格納する。 グラフ表現を学習するために、現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、主にメッセージパッシングを使用して相互接続を符号化している。 一方,本研究では,相互接続したノードを独立点の集合に単射的に変換し,グラフ表現の学習にセットエンコーダを用いる新しいグラフ対セット変換手法を提案する。 この変換法は二重の意義を持つ。 まず、セットエンコーダを使ってグラフから学習し、GNNの設計空間を大幅に拡張する。 第二に、特定の集合エンコーダであるTransformerに対して、従来のグラフトランスフォーマーで採用されているすべてのヒューリスティックな構造/位置符号化法とは異なる、グラフ情報を損失なく注入するための、新しく原則化されたアプローチを提供する。 提案手法の有効性を示すために,グラフから変換された点集合を入力として受け入れる変換器アーキテクチャであるPoint Set Transformer (PST)を導入する。 理論的には、PSTは、既存のGNNと比較して、短距離部分構造カウントと短距離経路距離タスクの両方に優れた表現性を示す。 大規模な実験により、PSTの卓越した実世界の性能が検証された。 Transformer以外にも,グラフ・ツー・セット方式の汎用性を確認することで,代表的GNNに匹敵するパフォーマンスを実現する,Deepsetベースのセット・エンコーダも考案した。

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