論文の概要: Greener GRASS: Enhancing GNNs with Encoding, Rewiring, and Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05649v3
• Date: Wed, 9 Oct 2024 16:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 23:24:33.841946
• Title: Greener GRASS: Enhancing GNNs with Encoding, Rewiring, and Attention
• Title（参考訳）: Greener GRASS: エンコーディング、リライト、アテンションによるGNNの強化
• Authors: Tongzhou Liao, Barnabás Póczos,
• Abstract要約: 本稿では,新しいGNNアーキテクチャであるGraph Attention with Structures (GRASS)を紹介する。 GRASSはランダムな正規グラフを重畳して入力グラフをリワイヤし、長距離情報伝搬を実現する。 また、グラフ構造化データに適した新しい付加的注意機構も採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.409982249220812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become important tools for machine learning on graph-structured data. In this paper, we explore the synergistic combination of graph encoding, graph rewiring, and graph attention, by introducing Graph Attention with Stochastic Structures (GRASS), a novel GNN architecture. GRASS utilizes relative random walk probabilities (RRWP) encoding and a novel decomposed variant (D-RRWP) to efficiently capture structural information. It rewires the input graph by superimposing a random regular graph to enhance long-range information propagation. It also employs a novel additive attention mechanism tailored for graph-structured data. Our empirical evaluations demonstrate that GRASS achieves state-of-the-art performance on multiple benchmark datasets, including a 20.3% reduction in mean absolute error on the ZINC dataset.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ上での機械学習において重要なツールとなっている。 本稿では,新しいGNNアーキテクチャであるGRASS(Graph Attention with Stochastic Structures)を導入することにより,グラフエンコーディング,グラフリウィリング,グラフアテンションの相乗的組み合わせについて検討する。 GRASSは、相対ランダムウォーク確率(RRWP)エンコーディングと、新しい分解型(D-RRWP)を使用して、構造情報を効率的に取得する。 ランダムな正規グラフを重畳して入力グラフを再構成し、長距離情報伝播を強化する。 また、グラフ構造化データに適した新しい付加的注意機構も採用している。 我々の経験的評価は、GRASSが、ZINCデータセットの平均絶対誤差を20.3%削減するなど、複数のベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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