論文の概要: GraphMinNet: Learning Dependencies in Graphs with Light Complexity Minimal Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00282v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 02:46:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:58:16.453244
• Title: GraphMinNet: Learning Dependencies in Graphs with Light Complexity Minimal Architecture
• Title（参考訳）: GraphMinNet: 最小限のアーキテクチャでグラフの依存性を学習する
• Authors: Md Atik Ahamed, Andrew Cheng, Qiang Ye, Qiang Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,最小限のGated Recurrent Unitの考え方をグラフ構造化データに一般化した新しいGNNアーキテクチャであるGraphMinNetを紹介する。 本手法は線形計算複雑性を伴う効率的なLRDモデリングを実現する。 その結果、10のデータセットのうち6つが優れた性能を示し、他のデータセットと競合する結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.267920696617017
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have demonstrated remarkable success in various applications, yet they often struggle to capture long-range dependencies (LRD) effectively. This paper introduces GraphMinNet, a novel GNN architecture that generalizes the idea of minimal Gated Recurrent Units to graph-structured data. Our approach achieves efficient LRD modeling with linear computational complexity while maintaining permutation equivariance and stability. The model incorporates both structural and positional information through a unique combination of feature and positional encodings, leading to provably stronger expressiveness than the 1-WL test. Theoretical analysis establishes that GraphMinNet maintains non-decaying gradients over long distances, ensuring effective long-range information propagation. Extensive experiments on ten diverse datasets, including molecular graphs, image graphs, and synthetic networks, demonstrate that GraphMinNet achieves state-of-the-art performance while being computationally efficient. Our results show superior performance on 6 out of 10 datasets and competitive results on the others, validating the effectiveness of our approach in capturing both local and global graph structures.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なアプリケーションで顕著な成功を収めてきたが、多くの場合、長距離依存(LRD)を効果的に捉えるのに苦労している。 本稿では,最小限のGated Recurrent Unitの考え方をグラフ構造化データに一般化した新しいGNNアーキテクチャであるGraphMinNetを紹介する。 提案手法は, 線形計算複雑性を伴う効率的なLRDモデリングを実現するとともに, 置換等分散と安定性を保ちながら実現する。 このモデルは特徴エンコーディングと位置エンコーディングのユニークな組み合わせによって構造情報と位置情報の両方を組み込んでおり、1-WLテストよりも明らかに強い表現性をもたらす。 理論的解析により、GraphMinNetは長距離の非遅延勾配を維持し、効果的な長距離情報伝搬を保証することが証明される。 分子グラフ、画像グラフ、合成ネットワークを含む10の多様なデータセットに関する大規模な実験は、GraphMinNetが計算効率を保ちながら最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。 その結果,10のデータセットのうち6つが優れた性能を示し,他のデータセットと競合する結果が得られ,局所的なグラフ構造とグローバルなグラフ構造の両方を捕捉する手法の有効性が検証された。

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