論文の概要: Heterogeneous Sheaf Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08036v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 13:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 16:29:19.305844
• Title: Heterogeneous Sheaf Neural Networks
• Title（参考訳）: 不均一せん断ニューラルネットワーク
• Authors: Luke Braithwaite, Iulia Duta, Pietro Liò,
• Abstract要約: 不均一グラフは、多くの実世界の応用における関係構造をモデル化するために一般的に用いられる。 グラフの基盤となるトポロジにおける不均一性をモデル化するために,細胞シーブを用いることを提案する。 HetSheafは、ヘテロジニアス層ニューラルネットワークの一般的なフレームワークであり、ヘテロジニアス層予測器のシリーズを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.664754528494132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heterogeneous graphs, with nodes and edges of different types, are commonly used to model relational structures in many real-world applications. Standard Graph Neural Networks (GNNs) struggle to process heterogeneous data due to oversmoothing. Instead, current approaches have focused on accounting for the heterogeneity in the model architecture, leading to increasingly complex models. Inspired by recent work, we propose using cellular sheaves to model the heterogeneity in the graph's underlying topology. Instead of modelling the data as a graph, we represent it as cellular sheaves, which allows us to encode the different data types directly in the data structure, eliminating the need to inject them into the architecture. We introduce HetSheaf, a general framework for heterogeneous sheaf neural networks, and a series of heterogeneous sheaf predictors to better encode the data's heterogeneity into the sheaf structure. Finally, we empirically evaluate HetSheaf on several standard heterogeneous graph benchmarks, achieving competitive results whilst being more parameter-efficient.
• Abstract（参考訳）: 異なるタイプのノードとエッジを持つ不均一グラフは、多くの実世界のアプリケーションでリレーショナル構造をモデル化するために一般的に使用される。 標準グラフニューラルネットワーク(GNN)は、過剰なスムーシングによる異種データ処理に苦慮している。 代わりに、現在のアプローチでは、モデルアーキテクチャの不均一性を考慮することに重点を置いている。 最近の研究に触発されて、我々はセルラーシーブを用いて、グラフの基盤となるトポロジーの不均一性をモデル化する。 データをグラフとしてモデル化するのではなく、セルラーシーブとして表現することで、さまざまなデータ型をデータ構造に直接エンコードし、アーキテクチャに注入する必要がなくなるのです。 HetSheafは、ヘテロジニアス層ニューラルネットワークの一般的なフレームワークであり、ヘテロジニアス層予測器のシリーズを導入し、データのヘテロジニアスをシーフ構造にエンコードする。 最後に、HetSheafをいくつかの標準不均一グラフベンチマークで実証的に評価し、よりパラメータ効率の良い競合結果を得る。

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