論文の概要: On the Expressive Power of Sparse Geometric MPNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02025v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 07:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 16:24:25.262700
• Title: On the Expressive Power of Sparse Geometric MPNNs
• Title（参考訳）: 疎幾何MPNNの表現力について
• Authors: Yonatan Sverdlov, Nadav Dym,
• Abstract要約: 幾何学グラフに対するメッセージパッシングニューラルネットワークの表現力について検討する。 非等価な幾何グラフの一般的なペアは、メッセージパッシングネットワークによって分離可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.396731589928944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by applications in chemistry and other sciences, we study the expressive power of message-passing neural networks for geometric graphs, whose node features correspond to 3-dimensional positions. Recent work has shown that such models can separate generic pairs of non-equivalent geometric graphs, though they may fail to separate some rare and complicated instances. However, these results assume a fully connected graph, where each node possesses complete knowledge of all other nodes. In contrast, often, in application, every node only possesses knowledge of a small number of nearest neighbors. This paper shows that generic pairs of non-equivalent geometric graphs can be separated by message-passing networks with rotation equivariant features as long as the underlying graph is connected. When only invariant intermediate features are allowed, generic separation is guaranteed for generically globally rigid graphs. We introduce a simple architecture, EGENNET, which achieves our theoretical guarantees and compares favorably with alternative architecture on synthetic and chemical benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 化学およびその他の科学の応用によって動機付けられ, ノード特徴が3次元位置に対応する幾何学グラフに対するメッセージパッシングニューラルネットワークの表現力について検討する。 最近の研究は、そのようなモデルが非等価な幾何グラフの一般的なペアを分離できることを示した。 しかしながら、これらの結果は、各ノードが他のすべてのノードの完全な知識を持つ完全連結グラフを仮定する。 対照的に、応用において、どのノードも少数の近接する近傍の知識しか持たない。 本稿では,非等価な幾何グラフの一般対を,基礎となるグラフが接続されている限り,回転同変特性を持つメッセージパッシングネットワークで分離可能であることを示す。 不変な中間特徴のみを許す場合、汎用的に大域的に厳密なグラフに対して一般的な分離が保証される。 EGENNETというシンプルなアーキテクチャを導入し、理論的保証を達成し、合成および化学ベンチマーク上の代替アーキテクチャと比較する。

関連論文リスト

• A Hitchhiker's Guide to Geometric GNNs for 3D Atomic Systems [87.30652640973317]
  原子系の計算モデリングの最近の進歩は、これらを3次元ユークリッド空間のノードとして埋め込まれた原子を含む幾何学的グラフとして表現している。 Geometric Graph Neural Networksは、タンパク質構造予測から分子シミュレーション、物質生成まで、幅広い応用を駆動する機械学習アーキテクチャとして好まれている。 本稿では,3次元原子システムのための幾何学的GNNの分野について,包括的で自己完結した概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:44:19Z)
• NodeFormer: A Scalable Graph Structure Learning Transformer for Node Classification [70.51126383984555]
  本稿では,任意のノード間のノード信号を効率的に伝搬する全ペアメッセージパッシング方式を提案する。 効率的な計算は、カーナライズされたGumbel-Softmax演算子によって実現される。 グラフ上のノード分類を含む様々なタスクにおいて,本手法の有望な有効性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T09:21:15Z)
• Seq-HGNN: Learning Sequential Node Representation on Heterogeneous Graph [57.2953563124339]
  本稿では,シーケンシャルノード表現,すなわちSeq-HGNNを用いた新しい異種グラフニューラルネットワークを提案する。 Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) と Open Graph Benchmark (OGB) の4つの広く使われているデータセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T07:27:18Z)
• GrannGAN: Graph annotation generative adversarial networks [72.66289932625742]
  本稿では,高次元分布をモデル化し,グラフスケルトンと整合した複雑な関係特徴構造を持つデータの新しい例を生成することの問題点を考察する。 提案するモデルは,タスクを2つのフェーズに分割することで,各データポイントのグラフ構造に制約されたデータ特徴を生成する問題に対処する。 第一に、与えられたグラフのノードに関連する機能の分布をモデル化し、第二に、ノードのフィーチャに条件付きでエッジ機能を補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T11:49:07Z)
• Break the Wall Between Homophily and Heterophily for Graph Representation Learning [25.445073413243925]
  ホモフィリーとヘテロフィリーは、2つの連結ノードが同様の性質を持つかどうかを記述するグラフの固有の性質である。 本研究は, グラフ表現学習に不可欠なエゴノード特徴, 集約ノード特徴, グラフ構造特徴を含む3つのグラフ特徴を同定する。 OGNNと呼ばれる新しいGNNモデルを提案し、3つのグラフの特徴を全て抽出し、それらを適応的に融合させ、ホモフィリーのスペクトル全体にわたって一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T19:37:03Z)
• SGAT: Simplicial Graph Attention Network [38.7842803074593]
  不均一グラフは複数のノード型とエッジ型を持ち、同質グラフよりも意味的にリッチである。 不均一グラフに対する多くのグラフニューラルネットワークアプローチは、ノード間のマルチホップ相互作用をキャプチャするためにメタパスを使用する。 SGAT(Simplicial Graph Attention Network)は、このような高次相互作用を表現するための単純な複雑なアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T15:20:41Z)
• Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations [83.24058411666483]
  任意のグラフの大きな問題は、ノードの標準位置情報の欠如である。 ノードの位置ノード(PE)を導入し、Transformerのように入力層に注入する。 両方のGNNクラスで学習可能なPEを考えると、分子データセットのパフォーマンスは2.87%から64.14%に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T05:59:15Z)
• Factorizable Graph Convolutional Networks [90.59836684458905]
  本稿では,グラフに符号化された相互に絡み合った関係を明示的に解消する新しいグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を提案する。 FactorGCNは単純なグラフを入力として取り、それをいくつかの分解グラフに分解する。 提案したFacterGCNは,合成および実世界のデータセットに対して質的かつ定量的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T03:01:40Z)
• Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks [15.783571061254847]
  本稿では,この2つの弱点を克服するために,グラフニューラルネットワークのための新しい幾何集約手法を提案する。 提案したアグリゲーションスキームは置換不変であり、ノード埋め込み、構造近傍、二レベルアグリゲーションという3つのモジュールから構成される。 また,このスキームをGeom-GCNと呼ばれるグラフ畳み込みネットワークに実装し,グラフ上でトランスダクティブ学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T00:03:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。