論文の概要: KAGNNs: Kolmogorov-Arnold Networks meet Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18380v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 14:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:09:50.424192
• Title: KAGNNs: Kolmogorov-Arnold Networks meet Graph Learning
• Title（参考訳）: KAGNNs: Kolmogorov-Arnold Networksがグラフ学習に対応
• Authors: Roman Bresson, Giannis Nikolentzos, George Panagopoulos, Michail Chatzianastasis, Jun Pang, Michalis Vazirgiannis,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノードとグラフ表現を学習するためのデファクトツールとなっている。 本研究では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とグラフ学習タスクの定理の性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.638009679134523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Graph Neural Networks (GNNs) have become the de facto tool for learning node and graph representations. Most GNNs typically consist of a sequence of neighborhood aggregation (a.k.a., message passing) layers. Within each of these layers, the representation of each node is updated from an aggregation and transformation of its neighbours representations at the previous layer. The upper bound for the expressive power of message passing GNNs was reached through the use of MLPs as a transformation, due to their universal approximation capabilities. However, MLPs suffer from well-known limitations, which recently motivated the introduction of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). KANs rely on the Kolmogorov-Arnold representation theorem, rendering them a promising alternative to MLPs. In this work, we compare the performance of KANs against that of MLPs in graph learning tasks. We perform extensive experiments on node classification, graph classification and graph regression datasets. Our preliminary results indicate that while KANs are on-par with MLPs in classification tasks, they seem to have a clear advantage in the graph regression tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノードやグラフ表現を学習するためのデファクトツールとなっている。 ほとんどのGNNは、概して近隣のアグリゲーション層(すなわちメッセージパッシング層)で構成されている。 これらの各層の中で、各ノードの表現は、前層の隣り合う表現の集約と変換から更新される。 メッセージパッシングGNNの表現力の上限は、その普遍的な近似能力のため、MLPを変換として使用することで達成された。 しかし、MLPはよく知られた制限に悩まされ、最近KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を導入した。 カンはコルモゴロフ=アルノルドの表現定理に依存しており、MLPの代替として有望である。 本研究では,グラフ学習タスクにおけるKansの性能とMLPの性能を比較した。 ノード分類、グラフ分類、グラフ回帰データセットについて広範な実験を行う。 予備的な結果から,kan は分類タスクにおいて MLP と同等であるが,グラフ回帰タスクにおいて明らかな優位性を持っていることが示唆された。

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