論文の概要: A Graph Laplacian Eigenvector-based Pre-training Method for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02803v3
• Date: Sun, 09 Nov 2025 02:45:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 19:11:14.294396
• Title: A Graph Laplacian Eigenvector-based Pre-training Method for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのグラフラプラシアン固有ベクトルに基づく事前学習法
• Authors: Howard Dai, Nyambura Njenga, Hiren Madhu, Siddharth Viswanath, Ryan Pellico, Ian Adelstein, Smita Krishnaswamy,
• Abstract要約: 構造に基づく事前学習手法は、基礎となるグラフ構造に依存した下流アプリケーションには不十分だが不可欠である。 グラフラプラシアンの低周波固有ベクトルの予測に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい事前学習モジュールであるラプラシア固有ベクトル学習モジュール(LELM)を提案する。 LELMはオーバースムーシングを克服する新しいアーキテクチャを導入し、GNNモデルが長距離相互依存性を学習できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.359145401513628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of self-supervised graph pre-training methods is a crucial ingredient in recent efforts to design robust graph foundation models (GFMs). Structure-based pre-training methods are under-explored yet crucial for downstream applications which rely on underlying graph structure. In addition, pre-training traditional message passing GNNs to capture global and regional structure is often challenging due to the risk of oversmoothing as network depth increases. We address these gaps by proposing the Laplacian Eigenvector Learning Module (LELM), a novel pre-training module for graph neural networks (GNNs) based on predicting the low-frequency eigenvectors of the graph Laplacian. Moreover, LELM introduces a novel architecture that overcomes oversmoothing, allowing the GNN model to learn long-range interdependencies. Empirically, we show that models pre-trained via our framework outperform baseline models on downstream molecular property prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付きグラフ事前学習法の開発は、堅牢なグラフ基盤モデル(GFM)を設計するための最近の取り組みにおいて重要な要素である。 構造に基づく事前学習手法は、基礎となるグラフ構造に依存した下流アプリケーションには不十分だが不可欠である。 さらに,ネットワーク深度の増加に伴う過密化のリスクから,グローバルおよび地域構造を捉えるために,従来型のメッセージパッシングGNNを事前訓練することは,しばしば困難である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい事前学習モジュールであるLaplacian Eigenvector Learning Module (LELM)を提案することで,これらのギャップに対処する。 さらに、LELMはオーバースムーシングを克服する新しいアーキテクチャを導入し、GNNモデルが長距離相互依存性を学習できるようにする。 実験により, 下流の分子特性予測タスクにおいて, ベースラインモデルよりも優れた精度で事前学習されたモデルを示す。

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