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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18380v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 09:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:18.692603
• 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,グラフ学習タスクにおけるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の性能とGNNの性能を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.638009679134523
• License:
• 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 which the representation of each node is updated based on those of its neighbors. The most expressive message-passing GNNs can be obtained through the use of the sum aggregator and of MLPs for feature transformation, thanks to their universal approximation capabilities. However, the limitations of MLPs recently motivated the introduction of another family of universal approximators, called Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) which rely on a different representation theorem. In this work, we compare the performance of KANs against that of MLPs on graph learning tasks. We evaluate two different implementations of KANs using two distinct base families of functions, namely B-splines and radial basis functions. We perform extensive experiments on node classification, graph classification and graph regression datasets. Our results indicate that KANs are on-par with or better than MLPs on all studied tasks, making them viable alternatives, at the cost of some computational complexity. Code is available at https: //github.com/RomanBresson/KAGNN.
• 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(すなわちメッセージパッシング)層で構成されており、それぞれのノードの表現はその近隣のノードに基づいて更新される。 最も表現力のあるメッセージパッシングGNNは、総和アグリゲータとMPPを使って特徴変換を行うことができる。 しかし、MLPの制限は、最近、別の表現定理に依存するコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)と呼ばれる普遍近似器の別の族の導入を動機付けている。 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。 我々は,2つの異なる基本関数,すなわちB-スプラインとラジアル基底関数を用いて,kanの2つの異なる実装を評価する。 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。 以上の結果から,KAは全ての研究課題においてMPPと同等かそれ以上であり,計算複雑性を犠牲にして実現可能な代替手段であることが示唆された。 コードはhttps: //github.com/RomanBresson/KAGNNで入手できる。

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