論文の概要: Next Level Message-Passing with Hierarchical Support Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15852v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 13:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:15:22.613002
• Title: Next Level Message-Passing with Hierarchical Support Graphs
• Title（参考訳）: 階層型サポートグラフによる次世代メッセージパッシング
• Authors: Carlos Vonessen, Florian Grötschla, Roger Wattenhofer,
• Abstract要約: 階層型サポートグラフ(Hierarchical Support Graph, HSG)は、特定のMPNN層に依存しない、グラフ内の情報フローを強化するフレームワークである。 本稿では, HSGの理論的解析を行い, その経験的性能について検討し, 仮想ノードで拡張した他の手法よりもHSGの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.706469085872516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Message-Passing Neural Networks (MPNNs) are extensively employed in graph learning tasks but suffer from limitations such as the restricted scope of information exchange, by being confined to neighboring nodes during each round of message passing. Various strategies have been proposed to address these limitations, including incorporating virtual nodes to facilitate global information exchange. In this study, we introduce the Hierarchical Support Graph (HSG), an extension of the virtual node concept created through recursive coarsening of the original graph. This approach provides a flexible framework for enhancing information flow in graphs, independent of the specific MPNN layers utilized. We present a theoretical analysis of HSGs, investigate their empirical performance, and demonstrate that HSGs can surpass other methods augmented with virtual nodes, achieving state-of-the-art results across multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)は、グラフ学習タスクに広く使用されているが、各ラウンドのメッセージパッシング中に隣接するノードに制限されるため、情報交換の制限範囲のような制限に悩まされている。 グローバルな情報交換を容易にするために仮想ノードを組み込むなど、これらの制限に対処する様々な戦略が提案されている。 本研究では,元のグラフの再帰的粗大化によって生成された仮想ノードの概念の拡張である階層支援グラフ(HSG)を紹介する。 このアプローチは、使用する特定のMPNN層とは独立して、グラフ内の情報フローを強化する柔軟なフレームワークを提供する。 本稿では、HSGの理論的解析を行い、その経験的性能を検証し、HSGが仮想ノードで拡張された他の手法を超越し、複数のデータセットにまたがって最先端の結果を達成できることを実証する。

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