Fugu-MT 論文翻訳(概要): State Space Models on Temporal Graphs: A First-Principles Study

論文の概要: State Space Models on Temporal Graphs: A First-Principles Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00943v1
Date: Mon, 3 Jun 2024 02:56:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 02:37:18.840320
Title: State Space Models on Temporal Graphs: A First-Principles Study
Title（参考訳）: 時間グラフ上の状態空間モデル:第一原理的研究
Authors: Jintang Li, Ruofan Wu, Xinzhou Jin, Boqun Ma, Liang Chen, Zibin Zheng,
Abstract要約: 深層グラフ学習の研究は、動的挙動を示す実世界の複雑なシステムに応答して、静的グラフから時間グラフへ移行した。 RNNやTransformerのようなシーケンスモデルは、このような時間グラフをモデル化するための主要なバックボーンネットワークである。時間グラフのダイナミクスをモデル化するためのグラフ状態空間モデルであるGraphSSMを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.531930200222423
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Over the past few years, research on deep graph learning has shifted from static graphs to temporal graphs in response to real-world complex systems that exhibit dynamic behaviors. In practice, temporal graphs are formalized as an ordered sequence of static graph snapshots observed at discrete time points. Sequence models such as RNNs or Transformers have long been the predominant backbone networks for modeling such temporal graphs. Yet, despite the promising results, RNNs struggle with long-range dependencies, while transformers are burdened by quadratic computational complexity. Recently, state space models (SSMs), which are framed as discretized representations of an underlying continuous-time linear dynamical system, have garnered substantial attention and achieved breakthrough advancements in independent sequence modeling. In this work, we undertake a principled investigation that extends SSM theory to temporal graphs by integrating structural information into the online approximation objective via the adoption of a Laplacian regularization term. The emergent continuous-time system introduces novel algorithmic challenges, thereby necessitating our development of GraphSSM, a graph state space model for modeling the dynamics of temporal graphs. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our GraphSSM framework across various temporal graph benchmarks.
Abstract（参考訳）: 過去数年間、ディープグラフ学習の研究は静的グラフから時間グラフに移行し、動的な振る舞いを示す実世界の複雑なシステムに応答した。実際には、時間グラフは、離散時間ポイントで観測された静的グラフスナップショットの順序列として形式化される。 RNNやTransformerのようなシーケンスモデルは、このような時間グラフをモデル化するための主要なバックボーンネットワークである。しかし、有望な結果にもかかわらず、RNNは長距離依存に苦しむ一方、トランスフォーマーは二次計算の複雑さに悩まされる。近年, 連続時間線形力学系の離散化表現として表される状態空間モデル (SSM) が注目され, 独立シーケンスモデリングにおいて飛躍的な進歩を遂げている。本研究では,SSM理論を時間グラフに拡張する原理的な調査を行い,ラプラシアン正規化項の採用により,構造化情報をオンライン近似対象に組み込むことにより,時間グラフに拡張する。創発的連続時間システムは、新しいアルゴリズム課題を導入し、時間グラフのダイナミクスをモデル化するためのグラフ状態空間モデルであるGraphSSMの開発を必要とします。各種時間グラフベンチマークにおけるGraphSSMフレームワークの有効性を実験的に検証した。

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