Fugu-MT 論文翻訳(概要): Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

論文の概要: Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08023v2
Date: Wed, 08 Jan 2025 12:40:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-09 14:53:51.840262
Title: Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks
Title（参考訳）: エッジワイズグラフ命令型ニューラルネットワーク
Authors: Francesco Della Santa, Antonio Mastropietro, Sandra Pieraccini, Francesco Vaccarino,
Abstract要約: グラフ命令GI(Graph-Instructed)層の限界について議論し、新しいエッジワイドGI(EWGI)層を定式化する。グラフ構造化された入力データに対して,EWGINNはGINNよりも優れた性能を示すことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The problem of multi-task regression over graph nodes has been recently approached through Graph-Instructed Neural Network (GINN), which is a promising architecture belonging to the subset of message-passing graph neural networks. In this work, we discuss the limitations of the Graph-Instructed (GI) layer, and we formalize a novel edge-wise GI (EWGI) layer. We discuss the advantages of the EWGI layer and we provide numerical evidence that EWGINNs perform better than GINNs over some graph-structured input data, like the ones inferred from the Barabasi-Albert graph, and improve the training regularization on graphs with chaotic connectivity, like the ones inferred from the Erdos-Renyi graph.
Abstract（参考訳）: グラフノード上のマルチタスク回帰の問題は、メッセージパスグラフニューラルネットワークのサブセットに属する有望なアーキテクチャであるGraph-Instructed Neural Network (GINN)を通じて最近アプローチされている。本稿では,グラフ命令GI(Graph-Instructed, Graph-Instructed, Graph-Instructed, GI)層の限界について論じ,新しいエッジワイドGI(EWGI)層を定式化する。我々は、EWGI層の利点について議論し、EWGINNが、バラバシ・アルベルトグラフから推定されるようなグラフ構造化入力データよりも、GINNよりも優れた性能を示すことを示すとともに、エルドス・レニーグラフから推定されるようなカオス接続性のあるグラフ上でのトレーニング正規化を改善する。

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