Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Neural Networks Gone Hogwild

論文の概要: Graph Neural Networks Gone Hogwild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00494v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 17:11:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 02:56:15.228182
Title: Graph Neural Networks Gone Hogwild
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのホグウィルド
Authors: Olga Solodova, Nick Richardson, Deniz Oktay, Ryan P. Adams,
Abstract要約: メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)は、推論中にノードが非同期に更新されると、破滅的に誤った予測を生成する。本研究では、GNNを、部分的に非同期な"hogwild"推論に対して確実に堅牢なアーキテクチャのクラスとして識別する。そこで我々は,エネルギーGNNと呼ぶ,暗黙的に定義されたGNNアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.665528337423249
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Message passing graph neural networks (GNNs) would appear to be powerful tools to learn distributed algorithms via gradient descent, but generate catastrophically incorrect predictions when nodes update asynchronously during inference. This failure under asynchrony effectively excludes these architectures from many potential applications, such as learning local communication policies between resource-constrained agents in, e.g., robotic swarms or sensor networks. In this work we explore why this failure occurs in common GNN architectures, and identify "implicitly-defined" GNNs as a class of architectures which is provably robust to partially asynchronous "hogwild" inference, adapting convergence guarantees from work in asynchronous and distributed optimization, e.g., Bertsekas (1982); Niu et al. (2011). We then propose a novel implicitly-defined GNN architecture, which we call an energy GNN. We show that this architecture outperforms other GNNs from this class on a variety of synthetic tasks inspired by multi-agent systems, and achieves competitive performance on real-world datasets.
Abstract（参考訳）: メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(GNN)は、勾配降下によって分散アルゴリズムを学習する強力なツールであるように見えるが、推論中にノードが非同期に更新されると、破滅的に誤った予測を生成する。非同期下でのこの失敗は、リソース制約されたエージェント間のローカル通信ポリシー、例えばロボット群やセンサーネットワークなどの多くの潜在的なアプリケーションからこれらのアーキテクチャを効果的に排除する。本稿では、この障害が一般的なGNNアーキテクチャで発生した理由を考察し、部分的に非同期な"Hogwild"推論に対して確実に堅牢なGNNをアーキテクチャのクラスとして識別し、非同期および分散最適化(例えば、Bertsekas (1982); Niu et al (2011)における作業からの収束を保証する。そこで我々は,エネルギーGNNと呼ぶ,暗黙的に定義されたGNNアーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは,マルチエージェントシステムにインスパイアされた多種多様な合成タスクにおいて,クラス内の他のGNNよりも優れており,実世界のデータセット上での競合性能を実現していることを示す。

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