論文の概要: Lorentzian Graph Isomorphic Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00142v4
• Date: Sun, 25 May 2025 08:02:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:54.03869
• 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: Lorentzian Graph Isomorphic Network (LGIN)は、Lorentzianモデル内での識別性を高めるために設計された新しいHGNNである。 LGINは、強力で差別性の高いGNNアーキテクチャの原理をリーマン多様体に適応させた最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While hyperbolic GNNs show promise for hierarchical data, they often have limited discriminative power compared to Euclidean counterparts or the WL test, due to non-injective aggregation. To address this expressivity gap, we propose the Lorentzian Graph Isomorphic Network (LGIN), a novel HGNN designed for enhanced discrimination within the Lorentzian model. LGIN introduces a new update rule that preserves the Lorentzian metric while effectively capturing richer structural information. This marks a significant step towards more expressive GNNs on Riemannian manifolds. Extensive evaluations across nine benchmark datasets demonstrate LGIN's superior performance, consistently outperforming or matching state-of-the-art hyperbolic and Euclidean baselines, showcasing its ability to capture complex graph structures. LGIN is the first to adapt principles of powerful, highly discriminative GNN architectures to a Riemannian manifold. The code for our paper can be found at https://github.com/Deceptrax123/LGIN
• Abstract（参考訳）: 双曲的GNNは階層的データの保証を示すが、ユークリッドやWLテストと比較して識別力に制限があることが多い。 この表現率ギャップに対処するために,ローレンツ型グラフ等化ネットワーク(LGIN, Lorentzian Graph Isomorphic Network)を提案する。 LGINは、よりリッチな構造情報を効果的にキャプチャしながら、ローレンツ計量を保存する新しい更新ルールを導入した。 これはリーマン多様体上のより表現力のある GNN への重要な一歩である。 9つのベンチマークデータセットにわたる大規模な評価は、LGINの優れたパフォーマンスを示し、一貫して、最先端のハイパーボリックとユークリッドのベースラインを上回り、複雑なグラフ構造をキャプチャする能力を示している。 LGINは、強力で差別性の高いGNNアーキテクチャの原理をリーマン多様体に適応させた最初のものである。 私たちの論文のコードはhttps://github.com/Deceptrax123/LGINで参照できます。

関連論文リスト

• Topology-guided Hypergraph Transformer Network: Unveiling Structural Insights for Improved Representation [1.1606619391009658]
  位相誘導型ハイパーグラフトランスネットワーク(THTN)を提案する。 このモデルでは、まず、構造的本質を維持しながらグラフからハイパーグラフを定式化し、グラフ内の高次関係を学習する。 本稿では,意味的,構造的両面から重要なノードとハイパーエッジを発見する構造認識型自己認識機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T20:08:54Z)
• Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network [55.56564522532328]
  不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、不均一グラフの豊富な構造的および意味的な情報をノード表現に埋め込む強力な能力を持つ。 既存のHGNNは、同種グラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)から多くのメカニズム、特に注意機構と多層構造を継承する。 本稿では,これらのメカニズムを詳細に検討し,簡便かつ効率的なヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(SeHGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T10:01:46Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network [72.16255675586089]
  本稿では、入力グラフと下流タスクに基づいて最適な曲率を適応的に学習する適応曲率探索ハイパーボリックグラフニューラルネットワークACE-HGNNを提案する。 複数の実世界のグラフデータセットの実験は、競争性能と優れた一般化能力を備えたモデル品質において、顕著で一貫したパフォーマンス改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T07:18:57Z)
• Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs [77.33781731432163]
  我々は,ノード表現の推論を目的とした双曲空間における動的グラフ表現を初めて学習する。 本稿では,HVGNNと呼ばれる新しいハイパーボリック変動グラフネットワークを提案する。 特に,動力学をモデル化するために,理論的に接地した時間符号化手法に基づく時間gnn(tgnn)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T01:44:15Z)
• Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification [1.1852406625172216]
  我々は超複雑特徴変換の特性を利用するグラフニューラルネットワークを開発した。 特に、提案したモデルのクラスでは、代数自身を特定する乗法則は、トレーニング中にデータから推測される。 提案するハイパーコンプレックスgnnをいくつかのオープングラフベンチマークデータセット上でテストし,そのモデルが最先端の性能に達することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T18:01:06Z)
• Data-Driven Learning of Geometric Scattering Networks [74.3283600072357]
  最近提案された幾何散乱変換の緩和に基づく新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モジュールを提案する。 我々の学習可能な幾何散乱(LEGS)モジュールは、ウェーブレットの適応的なチューニングを可能にし、学習された表現に帯域通過の特徴が現れるように促す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T01:20:27Z)
• Hierarchical Message-Passing Graph Neural Networks [12.207978823927386]
  本稿では,新しい階層型メッセージパッシンググラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 鍵となるアイデアは、フラットグラフ内のすべてのノードをマルチレベルなスーパーグラフに再編成する階層構造を生成することである。 階層型コミュニティ対応グラフニューラルネットワーク(HC-GNN)と呼ばれる,このフレームワークを実装した最初のモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:11:07Z)
• Eigen-GNN: A Graph Structure Preserving Plug-in for GNNs [95.63153473559865]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の新たな機械学習モデルである。 既存のGNNモデルの多くは浅く、本質的に機能中心である。 我々は,既存の浅いGNNがグラフ構造をよく保存できないことを経験的かつ解析的に示す。 本稿では,グラフ構造保存におけるGNNの能力を高めるプラグインモジュールであるEigen-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T02:47:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。