論文の概要: Lorentzian Graph Isomorphic Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00142v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 18:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.624453
• Title: Lorentzian Graph Isomorphic Network
• Title（参考訳）: ローレンツグラフ同型ネットワーク
• Authors: Srinitish Srinivasan, Omkumar CU,
• Abstract要約: 双曲空間で動作するように設計された新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)であるLorentzian Graph Isomorphic Network(LGIN)を紹介する。 既存のGNNは主にユークリッド空間で運用されており、階層構造と多重関係構造を捉える能力を制限することができる。 LGINは一貫して最先端のGNNより優れ、複雑なグラフ構造のモデリングにおける堅牢性と有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the Lorentzian Graph Isomorphic Network (LGIN), a novel graph neural network (GNN) designed to operate in hyperbolic spaces, leveraging the Lorentzian model to enhance graph representation learning. Existing GNNs primarily operate in Euclidean spaces, which can limit their ability to capture hierarchical and multi-relational structures inherent to complex graphs. LGIN addresses this by incorporating curvature-aware aggregation functions that preserve the Lorentzian metric tensor, ensuring embeddings remain constrained within the hyperbolic space by proposing a new update rule that effectively captures both local neighborhood interactions and global structural properties, enabling LGIN to distinguish non-isomorphic graphs with expressiveness at least as powerful as the Weisfeiler-Lehman test. Through extensive evaluation across nine benchmark datasets, including molecular and protein structures, LGIN consistently outperforms or matches state-of-the-art GNNs, demonstrating its robustness and efficacy in modeling complex graph structures. To the best of our knowledge, this is the first study to extend the concept of a powerful graph neural network to Riemannian manifolds, paving the way for future advancements in hyperbolic graph learning. The code for our paper can be found at https://github.com/Deceptrax123/LGIN.
• Abstract（参考訳）: 我々は,グラフ表現学習の強化にローレンツモデルを活用することで,双曲空間で動作する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)であるLorentzian Graph Isomorphic Network(LGIN)を紹介する。 既存のGNNは主にユークリッド空間で運用されており、複雑なグラフに固有の階層構造や多関係構造を捉える能力を制限することができる。 LGINは、ローレンツ計量テンソルを保存する曲率アグリゲーション関数を組み込むことによってこの問題に対処し、局所的な近傍相互作用と大域的構造特性の両方を効果的に捉える新しい更新規則を提案し、ワイスフェイラー・リーマン検定に匹敵する少なくとも強力で表現力のない非同型グラフを識別できるようにする。 分子構造やタンパク質構造を含む9つのベンチマークデータセットの広範な評価を通じて、LGINは一貫して最先端のGNNよりも優れ、複雑なグラフ構造のモデリングにおける堅牢性と有効性を示している。 我々の知る限りでは、これは強力なグラフニューラルネットワークの概念をリーマン多様体に拡張する最初の研究であり、双曲グラフ学習の今後の進歩への道を開くものである。 私たちの論文のコードはhttps://github.com/Deceptrax123/LGIN.orgで参照できます。

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