論文の概要: Sharp Bounds for Poly-GNNs and the Effect of Graph Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19567v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 19:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:45:34.569917
• Title: Sharp Bounds for Poly-GNNs and the Effect of Graph Noise
• Title（参考訳）: ポリGNNのシャープ境界とグラフノイズの影響
• Authors: Luciano Vinas, Arash A. Amini,
• Abstract要約: グラフ-ポリリノミカル特徴を持つグラフニューラルネットワーク,ポリGNNの分類性能について検討する。 我々の分析は,深部GNNにおける「グラフノイズ」の影響を強調し,定量化する。 また, 偶数層と奇数層のGNNでは, ノイズが伝搬する様子が微妙に異なることも明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.108529628556944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the classification performance of graph neural networks with graph-polynomial features, poly-GNNs, on the problem of semi-supervised node classification. We analyze poly-GNNs under a general contextual stochastic block model (CSBM) by providing a sharp characterization of the rate of separation between classes in their output node representations. A question of interest is whether this rate depends on the depth of the network $k$, i.e., whether deeper networks can achieve a faster separation? We provide a negative answer to this question: for a sufficiently large graph, a depth $k > 1$ poly-GNN exhibits the same rate of separation as a depth $k=1$ counterpart. Our analysis highlights and quantifies the impact of ``graph noise'' in deep GNNs and shows how noise in the graph structure can dominate other sources of signal in the graph, negating any benefit further aggregation provides. Our analysis also reveals subtle differences between even and odd-layered GNNs in how the feature noise propagates.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きノード分類の問題に対して,グラフ-ポリリノミカル特徴を持つグラフニューラルネットワークの分類性能について検討した。 一般文脈確率ブロックモデル(CSBM)の下でのポリGNNを解析し,その出力ノード表現におけるクラス間の分離率を鋭く評価する。 問題は、このレートがネットワークの深さに依存するかどうか、すなわちより深いネットワークがより早く分離できるかどうかである。 十分に大きなグラフに対して、深さ$k > 1$ poly-GNN は深さ$k=1$のグラフと同じ分離率を示す。 我々の分析は、深部GNNにおける「グラフノイズ」の影響を強調し、定量化し、グラフ構造のノイズがグラフ内の他の信号源をどのように支配するかを示し、さらなるアグリゲーションがもたらす利益を否定する。 また, 偶数層と奇数層のGNNでは, ノイズが伝搬する様子が微妙に異なることも明らかにした。

関連論文リスト

• Tackling Oversmoothing in GNN via Graph Sparsification: A Truss-based Approach [1.4854797901022863]
  本稿では,グラフの高密度領域からエッジを抽出する新鮮で柔軟なトラスグラフスペーシフィケーションモデルを提案する。 次に、GIN、SAGPool、GMT、DiffPool、MinCutPool、HGP-SL、DMonPool、AdamGNNといった最先端のベースラインGNNとプールモデルでスパーシフィケーションモデルを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T17:21:36Z)
• SF-GNN: Self Filter for Message Lossless Propagation in Deep Graph Neural Network [38.669815079957566]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフの伝播と集約によるグラフ構造情報の符号化を主目的とする。 等質グラフ、異質グラフ、知識グラフのようなより複雑なグラフなど、複数の種類のグラフの表現学習において優れた性能を発揮した。 深部GNNの性能劣化現象に対して,新しい視点を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T02:40:39Z)
• Spatio-Spectral Graph Neural Networks [50.277959544420455]
  比スペクトルグラフネットワーク(S$2$GNN)を提案する。 S$2$GNNは空間的およびスペクトル的にパラメータ化されたグラフフィルタを組み合わせる。 S$2$GNNsは、MPGNNsよりも厳密な近似理論誤差境界を生じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:28:08Z)
• Geometric Graph Filters and Neural Networks: Limit Properties and Discriminability Trade-offs [122.06927400759021]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) と多様体ニューラルネットワーク (MNN) の関係について検討する。 これらのグラフ上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークが連続多様体上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークに収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T08:27:17Z)
• A Non-Asymptotic Analysis of Oversmoothing in Graph Neural Networks [33.35609077417775]
  非漸近解析により,この現象の背後にあるメカニズムを特徴づける。 混合効果がデノナイジング効果を支配し始めると,過スムージングが生じることを示す。 以上の結果から,PPRは深い層での過度なスムース化を緩和するが,PPRベースのアーキテクチャは依然として浅い深さで最高の性能を発揮することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T00:33:59Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• $p$-Laplacian Based Graph Neural Networks [27.747195341003263]
  グラフネットワーク(GNN)は、グラフ上の半教師付きノード分類において優れた性能を示す。 我々は、離散正規化フレームワークからメッセージパッシング機構を導出する$p$GNNと呼ばれる新しい$p$LaplacianベースのGNNモデルを提案する。 新たなメッセージパッシング機構は低域通過フィルタと高域通過フィルタを同時に動作させることで,ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方に対して$p$GNNを有効にすることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T13:16:28Z)
• Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network for Semi-Supervised Node Classification [59.06717774425588]
  本稿では,グラフ全体を部分的に観測されたマルコフ確率場としてモデル化するEPFGNN(Explicit Pairwise Factorized Graph Neural Network)を提案する。 出力-出力関係をモデル化するための明示的なペアワイズ要素を含み、入力-出力関係をモデル化するためにGNNバックボーンを使用する。 本研究では,グラフ上での半教師付きノード分類の性能を効果的に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T19:47:53Z)
• Enhance Information Propagation for Graph Neural Network by Heterogeneous Aggregations [7.3136594018091134]
  グラフニューラルネットワークは、ディープラーニングの成功の継続として出現している。 ヘテロジニアスアグリゲーションを組み合わせることで,GNN層間の情報伝達を促進することを提案する。 我々は,多くのグラフ分類ベンチマークにおいて,HAG-Netの有効性を実証的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T08:57:56Z)
• Graph Neural Networks: Architectures, Stability and Transferability [176.3960927323358]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフでサポートされている信号のための情報処理アーキテクチャである。 これらは、個々の層がグラフ畳み込みフィルタのバンクを含む畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T18:57:36Z)
• Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。 本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。 このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:43:38Z)

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。