論文の概要: Link Prediction with Untrained Message Passing Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16687v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 14:46:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:25:06.463047
• Title: Link Prediction with Untrained Message Passing Layers
• Title（参考訳）: 未訓練メッセージパッシング層によるリンク予測
• Authors: Lisi Qarkaxhija, Anatol E. Wegner, Ingo Scholtes,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークにおける各種未学習メッセージパッシング層の利用について検討する。 トレーニングされていないメッセージパッシング層は、完全にトレーニングされたMPNNと比較して競争力があり、パフォーマンスも優れていることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Message passing neural networks (MPNNs) operate on graphs by exchanging information between neigbouring nodes. MPNNs have been successfully applied to various node-, edge-, and graph-level tasks in areas like molecular science, computer vision, natural language processing, and combinatorial optimization. However, most MPNNs require training on large amounts of labeled data, which can be costly and time-consuming. In this work, we explore the use of various untrained message passing layers in graph neural networks, i.e. variants of popular message passing architecture where we remove all trainable parameters that are used to transform node features in the message passing step. Focusing on link prediction, we find that untrained message passing layers can lead to competitive and even superior performance compared to fully trained MPNNs, especially in the presence of high-dimensional features. We provide a theoretical analysis of untrained message passing by relating the inner products of features implicitly produced by untrained message passing layers to path-based topological node similarity measures. As such, untrained message passing architectures can be viewed as a highly efficient and interpretable approach to link prediction.
• 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、ノード間で情報を交換することでグラフを操作する。 MPNNは、分子科学、コンピュータビジョン、自然言語処理、組合せ最適化といった分野において、様々なノード、エッジ、グラフレベルのタスクにうまく適用されている。 しかし、ほとんどのMPNNは大量のラベル付きデータをトレーニングする必要がある。 本研究では、グラフニューラルネットワークにおけるさまざまなトレーニングされていないメッセージパッシングレイヤの使用、すなわち、メッセージパッシングステップでノード機能を変換するために使用されるトレーニング可能なパラメータをすべて削除する、一般的なメッセージパッシングアーキテクチャの変種について検討する。 リンク予測に焦点をあてると、訓練されていないメッセージパッシング層は、特に高次元の特徴の存在下で、完全に訓練されたMPNNと比較して、競争力があり、性能も優れていることが分かる。 本研究では,未学習のメッセージパッシング層が暗黙的に生成する特徴の内積をパスベースのトポロジカルノード類似度尺度に関連付けることによって,未学習のメッセージパッシングの理論解析を行う。 このように、訓練されていないメッセージパッシングアーキテクチャは、リンク予測に対する高度に効率的かつ解釈可能なアプローチと見なすことができる。

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