論文の概要: Probabilistic Graph Rewiring via Virtual Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17311v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 12:40:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 18:58:44.800373
• Title: Probabilistic Graph Rewiring via Virtual Nodes
• Title（参考訳）: 仮想ノードによる確率的グラフのリライト
• Authors: Chendi Qian, Andrei Manolache, Christopher Morris, Mathias Niepert,
• Abstract要約: メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)は、グラフベースの機械学習の強力なパラダイムとして登場した。 MPNNは、受信フィールドの制限や構造的ボトルネックが、グラフ内の情報フローを妨げている、アンダーリーチ(low-reaching)やオーバースキャッシング(over-squashing)といった課題に直面している。 本稿では,暗黙的にメッセージパッシングニューラルネットワーク(IPR-MPNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.273828055299408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Message-passing graph neural networks (MPNNs) have emerged as a powerful paradigm for graph-based machine learning. Despite their effectiveness, MPNNs face challenges such as under-reaching and over-squashing, where limited receptive fields and structural bottlenecks hinder information flow in the graph. While graph transformers hold promise in addressing these issues, their scalability is limited due to quadratic complexity regarding the number of nodes, rendering them impractical for larger graphs. Here, we propose implicitly rewired message-passing neural networks (IPR-MPNNs), a novel approach that integrates implicit probabilistic graph rewiring into MPNNs. By introducing a small number of virtual nodes, i.e., adding additional nodes to a given graph and connecting them to existing nodes, in a differentiable, end-to-end manner, IPR-MPNNs enable long-distance message propagation, circumventing quadratic complexity. Theoretically, we demonstrate that IPR-MPNNs surpass the expressiveness of traditional MPNNs. Empirically, we validate our approach by showcasing its ability to mitigate under-reaching and over-squashing effects, achieving state-of-the-art performance across multiple graph datasets. Notably, IPR-MPNNs outperform graph transformers while maintaining significantly faster computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)は、グラフベースの機械学習の強力なパラダイムとして登場した。 その効果にもかかわらず、MPNNは、制限された受容フィールドと構造的ボトルネックが、グラフ内の情報フローを妨げるという、過剰な取得や過剰な監視といった課題に直面している。 グラフトランスフォーマーはこれらの問題に対処することを約束するが、そのスケーラビリティはノード数に関する二次的な複雑さのために制限されており、より大きなグラフでは現実的ではない。 本稿では,暗黙的にメッセージパッシングニューラルネットワーク(IPR-MPNN)を提案する。 少数の仮想ノード、すなわち与えられたグラフに追加ノードを追加し、それを既存のノードに接続することで、IPR-MPNNは長距離メッセージの伝搬を可能にし、二次的な複雑さを回避する。 理論的には、IPR-MPNNが従来のMPNNの表現性を上回ることを示す。 経験的に、我々は、アンダーリーチングとオーバースキャッシングの効果を緩和し、複数のグラフデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを達成する能力を示すことによって、我々のアプローチを検証する。 特に、IPR-MPNNは、計算効率を著しく向上させながら、グラフ変換器より優れている。

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