Fugu-MT 論文翻訳(概要): Caterpillar GNN: Replacing Message Passing with Efficient Aggregation

論文の概要: Caterpillar GNN: Replacing Message Passing with Efficient Aggregation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06784v2
Date: Fri, 26 Sep 2025 10:26:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.432297
Title: Caterpillar GNN: Replacing Message Passing with Efficient Aggregation
Title（参考訳）: Caterpillar GNN: 効率的な集約によるメッセージパッシングの置き換え
Authors: Marek Černý,
Abstract要約: 我々は,より強く,より構造化された帰納的バイアスに対して,ある表現性を意図的に取り除くために構築された歩行入射に基づく行列に対する効率的な集約を導入する。私たちのアプローチは、古典的なメッセージパッシングと、ウォークに基づくシンプルなメソッドのシームレスなスケーリングを可能にします。計算グラフの隠蔽層におけるノード数を著しく削減しつつ,キャタピラーGNNの予測性能が同等であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Message-passing graph neural networks (MPGNNs) dominate modern graph learning. Typical efforts enhance MPGNN's expressive power by enriching the adjacency-based aggregation. In contrast, we introduce an efficient aggregation over walk incidence-based matrices that are constructed to deliberately trade off some expressivity for stronger and more structured inductive bias. Our approach allows for seamless scaling between classical message-passing and simpler methods based on walks. We rigorously characterize the expressive power at each intermediate step using homomorphism counts over a hierarchy of generalized caterpillar graphs. Based on this foundation, we propose Caterpillar GNNs, whose robust graph-level aggregation successfully tackles a benchmark specifically designed to challenge MPGNNs. Moreover, we demonstrate that, on real-world datasets, Caterpillar GNNs achieve comparable predictive performance while significantly reducing the number of nodes in the hidden layers of the computational graph.
Abstract（参考訳）: メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPGNN)は、現代のグラフ学習を支配している。典型的な取り組みは、隣接ベースの集約を充実させることでMPGNNの表現力を高める。対照的に、より強く、より構造化された帰納バイアスのために、ある表現性を意図的に取り除くように構築された歩行入射に基づく行列に対する効率的な集約を導入する。私たちのアプローチは、古典的なメッセージパッシングと、ウォークに基づくシンプルなメソッドのシームレスなスケーリングを可能にします。一般化された毛細管グラフの階層上の準同型数を用いて、各中間段階における表現力を厳格に特徴づける。そこで我々は,MPGNNに挑戦するために設計されたベンチマークに,頑健なグラフレベルのアグリゲーションをうまく取り組んだCaterpillar GNNを提案する。さらに、実世界のデータセットにおいて、Catapillar GNNは、計算グラフの隠蔽層におけるノード数を著しく削減しつつ、同等な予測性能を達成することを示した。

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