Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks for Node Classification using Statistical Signal Processing

論文の概要: Revisiting Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks for Node Classification using Statistical Signal Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15284v1
Date: Sun, 21 Jul 2024 22:37:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 16:40:17.689739
Title: Revisiting Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks for Node Classification using Statistical Signal Processing
Title（参考訳）: 統計信号処理を用いたノード分類のためのグラフニューラルネットワークの近傍集合の再検討
Authors: Mounir Ghogho,
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)の基本構成要素である近傍集約の概念を再評価する。本分析では,エッジ独立ノードラベルの仮定の下での動作において,特定のベンチマークGNNモデル内の概念的欠陥を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.184419714263417
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We delve into the issue of node classification within graphs, specifically reevaluating the concept of neighborhood aggregation, which is a fundamental component in graph neural networks (GNNs). Our analysis reveals conceptual flaws within certain benchmark GNN models when operating under the assumption of edge-independent node labels, a condition commonly observed in benchmark graphs employed for node classification. Approaching neighborhood aggregation from a statistical signal processing perspective, our investigation provides novel insights which may be used to design more efficient GNN models.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の基本コンポーネントである近傍集約の概念を再評価する上で,グラフ内のノード分類の問題について検討する。本分析では,エッジ非依存ノードラベルの仮定の下での動作において,特定のベンチマークGNNモデル内の概念的欠陥を明らかにする。統計的信号処理の観点から近傍の集約にアプローチし、より効率的なGNNモデルの設計に使用できる新しい洞察を提供する。

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