論文の概要: Rethinking Graph Transformer Architecture Design for Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11189v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 02:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:41.328878
• Title: Rethinking Graph Transformer Architecture Design for Node Classification
• Title（参考訳）: ノード分類のためのグラフトランスフォーマーアーキテクチャ設計の再考
• Authors: Jiajun Zhou, Xuanze Chen, Chenxuan Xie, Yu Shanqing, Qi Xuan, Xiaoniu Yang,
• Abstract要約: グラフトランスフォーマー(GT)は、高次メッセージパッシングを容易にするためにマルチヘッドアテンションを利用するグラフニューラルネットワーク(GNN)の一種である。 本研究では,ノード分類タスクにおけるGTアーキテクチャの適応性を検討するための観測実験を行う。 提案したGTアーキテクチャは,グローバルノイズや計算効率の制限の影響を受けずに,ノード分類タスクに効果的に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.497245600377944
• License:
• Abstract: Graph Transformer (GT), as a special type of Graph Neural Networks (GNNs), utilizes multi-head attention to facilitate high-order message passing. However, this also imposes several limitations in node classification applications: 1) nodes are susceptible to global noise; 2) self-attention computation cannot scale well to large graphs. In this work, we conduct extensive observational experiments to explore the adaptability of the GT architecture in node classification tasks and draw several conclusions: the current multi-head self-attention module in GT can be completely replaceable, while the feed-forward neural network module proves to be valuable. Based on this, we decouple the propagation (P) and transformation (T) of GNNs and explore a powerful GT architecture, named GNNFormer, which is based on the P/T combination message passing and adapted for node classification in both homophilous and heterophilous scenarios. Extensive experiments on 12 benchmark datasets demonstrate that our proposed GT architecture can effectively adapt to node classification tasks without being affected by global noise and computational efficiency limitations.
• Abstract（参考訳）: グラフトランスフォーマー(GT)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の特殊なタイプであり、高次メッセージパッシングを容易にするためにマルチヘッドアテンションを利用する。 しかし、これはノード分類アプリケーションにいくつかの制限を課している。 1) ノードはグローバルノイズに影響を受けやすい。 2) 自己注意計算は大きなグラフに対してうまくスケールできない。 本研究では,ノード分類タスクにおけるGTアーキテクチャの適応性を探索する広範な観測実験を行い,GTの現在のマルチヘッド自己保持モジュールを完全に置き換えることができる一方で,フィードフォワードニューラルネットワークモジュールが有用であることを示す。 これに基づいて、GNNの伝搬(P)と変換(T)を分離し、P/T結合メッセージパッシングに基づくGNNFormerという強力なGTアーキテクチャを探索し、同好および異好両方のシナリオにおいてノード分類に適応する。 提案したGTアーキテクチャは,グローバルノイズや計算効率の制限の影響を受けずに,ノード分類タスクに効果的に適応できることを示す。

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