論文の概要: Graph Neural Reaction Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10871v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 09:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:21:59.034760
• Title: Graph Neural Reaction Diffusion Models
• Title（参考訳）: グラフニューラル反応拡散モデル
• Authors: Moshe Eliasof, Eldad Haber, Eran Treister,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルRDシステムに基づく反応GNNの新たなファミリーを提案する。 本稿では,RDGNNの理論的特性とその実装について論じるとともに,最先端手法の競争性能を向上させるか,提供するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.164952387868341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of Graph Neural Networks (GNNs) and Neural Ordinary and Partial Differential Equations has been extensively studied in recent years. GNN architectures powered by neural differential equations allow us to reason about their behavior, and develop GNNs with desired properties such as controlled smoothing or energy conservation. In this paper we take inspiration from Turing instabilities in a Reaction Diffusion (RD) system of partial differential equations, and propose a novel family of GNNs based on neural RD systems. We \textcolor{black}{demonstrate} that our RDGNN is powerful for the modeling of various data types, from homophilic, to heterophilic, and spatio-temporal datasets. We discuss the theoretical properties of our RDGNN, its implementation, and show that it improves or offers competitive performance to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)とニューラル正規式と部分微分方程式の統合は近年広く研究されている。 ニューラル微分方程式を応用したGNNアーキテクチャは、その挙動を推論し、制御された平滑化やエネルギー保存といった望ましい特性を持つGNNを開発する。 本稿では、偏微分方程式の反応拡散(RD)系におけるチューリング不安定性から着想を得て、ニューラルRD系に基づく新しいGNNファミリーを提案する。 RDGNNは、ホモフィリック、ヘテロフィリック、時空間データセットなど、さまざまなデータ型をモデリングするのに強力である。 本稿では,RDGNNの理論的特性とその実装について論じるとともに,最先端手法の競争性能を向上させるか,提供するかを示す。

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