Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Reasoning Networks

論文の概要: Graph Reasoning Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05816v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 10:53:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 16:00:10.811481
Title: Graph Reasoning Networks
Title（参考訳）: グラフ推論ネットワーク
Authors: Markus Zopf, Francesco Alesiani,
Abstract要約: Graph Reasoning Networks (GRNs) は、グラフ表現と学習したグラフ表現の長所と、微分可能満足度解法に基づく推論モジュールを組み合わせるための新しいアプローチである。実世界のデータセットの結果は、GNNに匹敵するパフォーマンスを示している。合成データセットの実験は、新しく提案された手法の可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.18586425686959
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) are the predominant approach for graph-based machine learning. While neural networks have shown great performance at learning useful representations, they are often criticized for their limited high-level reasoning abilities. In this work, we present Graph Reasoning Networks (GRNs), a novel approach to combine the strengths of fixed and learned graph representations and a reasoning module based on a differentiable satisfiability solver. While results on real-world datasets show comparable performance to GNN, experiments on synthetic datasets demonstrate the potential of the newly proposed method.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースの機械学習の主要なアプローチである。ニューラルネットワークは有用な表現を学ぶのに優れた性能を示してきたが、高いレベルの推論能力に制限があるとしてしばしば批判されている。本研究では,グラフ推論ネットワーク(GRNs, Graph Reasoning Networks, GRNs)を提案する。実世界のデータセットでは、GNNに匹敵する性能を示す一方で、合成データセットの実験では、新たに提案された手法の可能性を示す。

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