論文の概要: Demystifying MPNNs: Message Passing as Merely Efficient Matrix Multiplication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00140v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 19:48:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:06:21.300977
- Title: Demystifying MPNNs: Message Passing as Merely Efficient Matrix Multiplication
- Title（参考訳）: MPNNのデミスティフィケーション: 単純な効率的な行列乗算としてのメッセージパッシング
- Authors: Qin Jiang, Chengjia Wang, Michael Lones, Wei Pang,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は目覚ましい成功を収めており、その設計は理論的な理解よりも経験的な直観に大きく依存している。
本稿では,3つの基本的側面からGNN行動の包括的解析を行う。
過度なスムースではなく、勾配に関連した問題がスパースグラフの性能に著しく影響を及ぼすことを示した。
また,正規化方式の違いがモデル性能にどのように影響するか,GNNが一様ノード特徴を持つ予測を行うかについても分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.002604752467421
- License:
- Abstract: While Graph Neural Networks (GNNs) have achieved remarkable success, their design largely relies on empirical intuition rather than theoretical understanding. In this paper, we present a comprehensive analysis of GNN behavior through three fundamental aspects: (1) we establish that \textbf{$k$-layer} Message Passing Neural Networks efficiently aggregate \textbf{$k$-hop} neighborhood information through iterative computation, (2) analyze how different loop structures influence neighborhood computation, and (3) examine behavior across structure-feature hybrid and structure-only tasks. For deeper GNNs, we demonstrate that gradient-related issues, rather than just over-smoothing, can significantly impact performance in sparse graphs. We also analyze how different normalization schemes affect model performance and how GNNs make predictions with uniform node features, providing a theoretical framework that bridges the gap between empirical success and theoretical understanding.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は目覚ましい成功を収めているが、その設計は理論的な理解よりも経験的な直観に大きく依存している。
本稿では,(1) メッセージ・パッシング・ニューラル・ネットワークが反復計算により, 近隣情報を効率的に集約すること, (2) 異なるループ構造が近傍の計算にどのように影響するかを解析すること,(3) 構造-機能的ハイブリッドおよび構造のみのタスク間での振る舞いを調べること,の3つの基本的な側面から, GNN の行動の包括的解析を行う。
より深いGNNでは、過度に滑らかにするのではなく、勾配に関連した問題がスパースグラフの性能に大きく影響することを示した。
また、モデル性能に異なる正規化スキームがどう影響するか、GNNが一様ノード特徴を持つ予測を行う方法について分析し、経験的成功と理論的理解のギャップを埋める理論的枠組みを提供する。
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