論文の概要: A Flexible, Equivariant Framework for Subgraph GNNs via Graph Products and Graph Coarsening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09291v2
- Date: Sun, 7 Jul 2024 09:32:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 01:10:12.857165
- Title: A Flexible, Equivariant Framework for Subgraph GNNs via Graph Products and Graph Coarsening
- Title（参考訳）: グラフ製品とグラフ粗大化によるグラフGNNのフレキシブルで等価なフレームワーク
- Authors: Guy Bar-Shalom, Yam Eitan, Fabrizio Frasca, Haggai Maron,
- Abstract要約: グラフグラフニューラルネットワーク(サブグラフGNN)は,グラフをサブグラフの集合として表現することで,メッセージパスGNNの表現性を向上する。
以前のアプローチでは、ランダムにまたは学習可能なサンプリングによって選択されたサブグラフのサブセットのみを処理することを提案していた。
本稿では,これらの問題に対処する新しいSubgraph GNNフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.688057947275112
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Subgraph Graph Neural Networks (Subgraph GNNs) enhance the expressivity of message-passing GNNs by representing graphs as sets of subgraphs. They have shown impressive performance on several tasks, but their complexity limits applications to larger graphs. Previous approaches suggested processing only subsets of subgraphs, selected either randomly or via learnable sampling. However, they make suboptimal subgraph selections or can only cope with very small subset sizes, inevitably incurring performance degradation. This paper introduces a new Subgraph GNNs framework to address these issues. We employ a graph coarsening function to cluster nodes into super-nodes with induced connectivity. The product between the coarsened and the original graph reveals an implicit structure whereby subgraphs are associated with specific sets of nodes. By running generalized message-passing on such graph product, our method effectively implements an efficient, yet powerful Subgraph GNN. Controlling the coarsening function enables meaningful selection of any number of subgraphs while, contrary to previous methods, being fully compatible with standard training techniques. Notably, we discover that the resulting node feature tensor exhibits new, unexplored permutation symmetries. We leverage this structure, characterize the associated linear equivariant layers and incorporate them into the layers of our Subgraph GNN architecture. Extensive experiments on multiple graph learning benchmarks demonstrate that our method is significantly more flexible than previous approaches, as it can seamlessly handle any number of subgraphs, while consistently outperforming baseline approaches.
- Abstract（参考訳）: グラフグラフニューラルネットワーク(サブグラフGNN)は,グラフをサブグラフの集合として表現することで,メッセージパスGNNの表現性を向上する。
彼らはいくつかのタスクで素晴らしいパフォーマンスを示しているが、その複雑さはアプリケーションをより大きなグラフに制限している。
以前のアプローチでは、ランダムにまたは学習可能なサンプリングによって選択されたサブグラフのサブセットのみを処理することを提案していた。
しかし、それらは準最適部分グラフ選択を行うか、非常に小さなサブセットサイズにしか対応できず、必然的に性能劣化を引き起こす。
本稿では,これらの問題に対処する新しいSubgraph GNNフレームワークを提案する。
クラスタノードを誘導接続したスーパーノードにグラフ粗化関数を適用する。
粗いグラフと元のグラフの間の積は暗黙の構造を示し、それによってグラフは特定のノードの集合に関連付けられる。
このようなグラフ製品上で一般化されたメッセージパッシングを実行することで,効率的かつ強力なサブグラフGNNを効果的に実装する。
粗い関数を制御することで、任意の数のサブグラフを有意義に選択できるが、従来の手法とは対照的に、標準的な訓練手法と完全に互換性がある。
特に、結果のノード特徴テンソルが新しい、未探索な置換対称性を示すことが分かる。
我々は、この構造を活用し、関連する線形同変層を特徴付け、それらをサブグラフGNNアーキテクチャの層に組み込む。
複数のグラフ学習ベンチマークの大規模な実験により,提案手法は従来手法よりもはるかに柔軟であり,任意のサブグラフをシームレスに扱える一方で,ベースライン手法よりも一貫して優れていることが示された。
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