論文の概要: Rewiring Techniques to Mitigate Oversquashing and Oversmoothing in GNNs: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17429v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 13:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:51.236745
• Title: Rewiring Techniques to Mitigate Oversquashing and Oversmoothing in GNNs: A Survey
• Title（参考訳）: GNNにおける過疎化と過密化を緩和するためのリライト技術:サーベイ
• Authors: Hugo Attali, Davide Buscaldi, Nathalie Pernelle,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データから学習するための強力なツールだが,その有効性は2つの重要な課題によって制約されることが多い。 オーバーキャッシング(Oversquashing) – 遠いノードからの情報の過剰な圧縮が大きな情報損失と過度なスムース化をもたらし、繰り返しメッセージパッシングの繰り返しがノード表現を均質化し、意味のある区別を隠蔽する。 本研究では,グラフトポロジを改良して情報拡散を高めることで,これらの構造的ボトルネックに対処する手法であるグラフリウィリング手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are powerful tools for learning from graph-structured data, but their effectiveness is often constrained by two critical challenges: oversquashing, where the excessive compression of information from distant nodes results in significant information loss, and oversmoothing, where repeated message-passing iterations homogenize node representations, obscuring meaningful distinctions. These issues, intrinsically linked to the underlying graph structure, hinder information flow and constrain the expressiveness of GNNs. In this survey, we examine graph rewiring techniques, a class of methods designed to address these structural bottlenecks by modifying graph topology to enhance information diffusion. We provide a comprehensive review of state-of-the-art rewiring approaches, delving into their theoretical underpinnings, practical implementations, and performance trade-offs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための強力なツールであるが、その有効性は、2つの重要な課題によって制約されることが多い。 これらの問題は、本質的にグラフ構造に結びついており、情報の流れを妨げ、GNNの表現性を制限している。 本研究では,グラフトポロジを改良して情報拡散を高めることで,これらの構造的ボトルネックに対処する手法であるグラフリウィリング手法について検討する。 我々は、その理論的基盤、実践的実装、パフォーマンストレードオフを掘り下げて、最先端のリウィリングアプローチの包括的なレビューを提供する。

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