論文の概要: Graph Neural Networks Gone Hogwild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00494v2
• Date: Tue, 22 Jul 2025 17:42:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.739522
• 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: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分散分散分散マルチエージェントシステムにおけるエージェントの状態表現を学習する強力なツールであるように見える。 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。 我々は、GNNを、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。 我々は「エネルギーGNN」と呼ばれる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: Graph neural networks (GNNs) appear to be powerful tools to learn state representations for agents in distributed, decentralized multi-agent systems, but generate catastrophically incorrect predictions when nodes update asynchronously during inference. This failure under asynchrony effectively excludes these architectures from many potential applications where synchrony is difficult or impossible to enforce, e.g., robotic swarms or sensor networks. In this work we identify "implicitly-defined" GNNs as a class of architectures which is provably robust to asynchronous "hogwild" inference, adapting convergence guarantees from work in asynchronous and distributed optimization. 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.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分散分散分散マルチエージェントシステムにおけるエージェントの状態表現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、これらのアーキテクチャを、例えばロボット群やセンサーネットワークを強制することが困難または不可能な多くの潜在的なアプリケーションから効果的に排除する。 本研究では、非同期な"Hogwild"推論に対して確実に堅牢で、非同期および分散最適化における作業からの収束を保証するアーキテクチャのクラスとして、"シンプルに定義された"GNNを識別する。 次に、暗黙的に定義されたGNNアーキテクチャを提案し、これを「エネルギーGNN」と呼ぶ。 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様々な合成タスクにおいて、クラス内の他のGNNよりも優れていることを示す。

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