論文の概要: KA-GNN: Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11323v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 06:23:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 18:59:49.007336
• Title: KA-GNN: Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
• Title（参考訳）: KA-GNN:分子特性予測のためのコルモゴロフ・アルノルドグラフニューラルネットワーク
• Authors: Longlong Li, Yipeng Zhang, Guanghui Wang, Kelin Xia,
• Abstract要約: 我々は,最初の非自明なKolmogorov-Arnold Networkベースのグラフニューラルネットワーク(KA-GNN)を提案する。 基本的な考え方は、Kanのユニークなパワーを活用して、ノードの埋め込み、メッセージパッシング、読み取りを含む3つの主要なレベルでGNNアーキテクチャを最適化することだ。 我々のKA-GNNは従来のGNNモデルより優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.53371673077183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As key models in geometric deep learning, graph neural networks have demonstrated enormous power in molecular data analysis. Recently, a specially-designed learning scheme, known as Kolmogorov-Arnold Network (KAN), shows unique potential for the improvement of model accuracy, efficiency, and explainability. Here we propose the first non-trivial Kolmogorov-Arnold Network-based Graph Neural Networks (KA-GNNs), including KAN-based graph convolutional networks(KA-GCN) and KAN-based graph attention network (KA-GAT). The essential idea is to utilizes KAN's unique power to optimize GNN architectures at three major levels, including node embedding, message passing, and readout. Further, with the strong approximation capability of Fourier series, we develop Fourier series-based KAN model and provide a rigorous mathematical prove of the robust approximation capability of this Fourier KAN architecture. To validate our KA-GNNs, we consider seven most-widely-used benchmark datasets for molecular property prediction and extensively compare with existing state-of-the-art models. It has been found that our KA-GNNs can outperform traditional GNN models. More importantly, our Fourier KAN module can not only increase the model accuracy but also reduce the computational time. This work not only highlights the great power of KA-GNNs in molecular property prediction but also provides a novel geometric deep learning framework for the general non-Euclidean data analysis.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的深層学習の鍵となるモデルとして、グラフニューラルネットワークは分子データ解析において大きな力を発揮している。 近年、KAN(Kolmogorov-Arnold Network)と呼ばれる特殊な設計の学習スキームが、モデル精度、効率、説明可能性の向上にユニークな可能性を示している。 本稿では,KA-GCN (KA-GCN) とKA-GAT (KA-GAT) を含む非自明なKolmogorov-Arnold Network-based Graph Neural Networks (KA-GNN) を提案する。 基本的な考え方は、Kanのユニークなパワーを活用して、ノードの埋め込み、メッセージパッシング、読み取りを含む3つの主要なレベルでGNNアーキテクチャを最適化することだ。 さらに、フーリエ級数の強い近似能力により、フーリエ級数に基づくkanモデルを開発し、このフーリエカンアーキテクチャの堅牢な近似能力の厳密な数学的証明を提供する。 KA-GNNを検証するために、分子特性予測に最も広く使われている7つのベンチマークデータセットを検討し、既存の最先端モデルと比較した。 我々のKA-GNNは従来のGNNモデルより優れていることが判明した。 さらに重要なのは、Fourierkanモジュールがモデルの精度を向上するだけでなく、計算時間を短縮できることです。 この研究は、分子特性予測におけるKA-GNNの強大な力を強調するだけでなく、一般的な非ユークリッドデータ解析のための新しい幾何学的深層学習フレームワークを提供する。

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