論文の概要: Do Graph Diffusion Models Accurately Capture and Generate Substructure Distributions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02488v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 17:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:30.520217
• Title: Do Graph Diffusion Models Accurately Capture and Generate Substructure Distributions?
• Title（参考訳）: グラフ拡散モデルは正確な部分構造分布の捕捉と生成は可能か?
• Authors: Xiyuan Wang, Yewei Liu, Lexi Pang, Siwei Chen, Muhan Zhang,
• Abstract要約: 拡散モデルは、複素グラフデータの分布スコアを正確にモデル化する普遍的な表現性を持っていない。 本研究は,対象とするグラフ分布の鍵となる特徴として,特定の部分構造の周波数に着目して,この制限に対処する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性とグラフ拡散モデル全体の性能との理論的関係を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.19526635775658
• License:
• Abstract: Diffusion models have gained popularity in graph generation tasks; however, the extent of their expressivity concerning the graph distributions they can learn is not fully understood. Unlike models in other domains, popular backbones for graph diffusion models, such as Graph Transformers, do not possess universal expressivity to accurately model the distribution scores of complex graph data. Our work addresses this limitation by focusing on the frequency of specific substructures as a key characteristic of target graph distributions. When evaluating existing models using this metric, we find that they fail to maintain the distribution of substructure counts observed in the training set when generating new graphs. To address this issue, we establish a theoretical connection between the expressivity of Graph Neural Networks (GNNs) and the overall performance of graph diffusion models, demonstrating that more expressive GNN backbones can better capture complex distribution patterns. By integrating advanced GNNs into the backbone architecture, we achieve significant improvements in substructure generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはグラフ生成タスクで人気を得ているが、それらが学習できるグラフ分布に関する表現力の程度は、完全には理解されていない。 他の領域のモデルとは異なり、グラフ変換器のようなグラフ拡散モデルの一般的なバックボーンは、複雑なグラフデータの分布スコアを正確にモデル化するための普遍的な表現性を持っていない。 本研究は,対象とするグラフ分布の鍵となる特徴として,特定の部分構造の周波数に着目して,この制限に対処する。 この測定値を用いて既存のモデルを評価すると、新しいグラフを生成する際にトレーニングセットで観測されるサブ構造数の分布を維持できないことが分かる。 この問題に対処するため,グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現率とグラフ拡散モデル全体の性能の理論的関連性を確立し,より表現力の高いGNNバックボーンが複雑な分布パターンをよりよくキャプチャできることを示した。 高度なGNNをバックボーンアーキテクチャに統合することにより,サブ構造生成の大幅な改善を実現している。

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