論文の概要: Continuous Product Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18877v1
• Date: Wed, 29 May 2024 08:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:09:15.318500
• Title: Continuous Product Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 連続製品グラフニューラルネットワーク
• Authors: Aref Einizade, Fragkiskos D. Malliaros, Jhony H. Giraldo,
• Abstract要約: 複数のグラフ上に定義されたマルチドメインデータは、計算機科学の実践的応用において大きな可能性を秘めている。 TPDEGの自然な解として現れるCITRUS(Continuous Product Graph Neural Networks)を紹介する。 我々は、CITRUSをよく知られたトラフィックと天気予報データセットに基づいて評価し、既存のアプローチよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.703629317205571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Processing multidomain data defined on multiple graphs holds significant potential in various practical applications in computer science. However, current methods are mostly limited to discrete graph filtering operations. Tensorial partial differential equations on graphs (TPDEGs) provide a principled framework for modeling structured data across multiple interacting graphs, addressing the limitations of the existing discrete methodologies. In this paper, we introduce Continuous Product Graph Neural Networks (CITRUS) that emerge as a natural solution to the TPDEG. CITRUS leverages the separability of continuous heat kernels from Cartesian graph products to efficiently implement graph spectral decomposition. We conduct thorough theoretical analyses of the stability and over-smoothing properties of CITRUS in response to domain-specific graph perturbations and graph spectra effects on the performance. We evaluate CITRUS on well-known traffic and weather spatiotemporal forecasting datasets, demonstrating superior performance over existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 複数のグラフ上に定義されたマルチドメインデータの処理は、計算機科学における様々な実践的応用において大きな可能性を秘めている。 しかし、現在の手法は主に離散グラフフィルタリングに限られている。 グラフ上のテンソル偏微分方程式(TPDEG)は、既存の離散的方法論の限界に対処しながら、複数の相互作用グラフにまたがる構造化データをモデル化するための原則的なフレームワークを提供する。 本稿では,PTDEGの自然な解として現れるCITRUS(Continuous Product Graph Neural Networks)を紹介する。 CITRUSは、カルト系グラフ製品からの連続熱核の分離性を利用して、グラフスペクトル分解を効率的に実装する。 本研究では,CITRUSの安定性と過度な平滑化特性を,ドメイン固有のグラフ摂動とグラフスペクトルの影響に応答して完全に理論的に解析する。 我々は、CITRUSをよく知られた交通・気象時空間予測データセットで評価し、既存の手法よりも優れた性能を示す。

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