グラフニューラルネットワーク拡張の理論的比較【JST・京大機械翻訳】

Papp Pal Andras; Wattenhofer Roger

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216933423724 整理番号：22P0282044

グラフニューラルネットワーク拡張の理論的比較【JST・京大機械翻訳】

A Theoretical Comparison of Graph Neural Network Extensions

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発行年： 2022年01月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Weisfeiler-Leman試験を超えたGNNの表現力を増加させる異なるグラフニューラルネットワーク拡張を研究し,比較した。(i)高次WL法に基づいたGNN,(ii)グラフ中の小さな下部構造を前処理するGNN,(iii)小半径までのグラフを事前処理するGNN,および(iv)グラフをわずかに摂動して埋込みを計算するGNNに焦点を当てた。このGNN変異体の表現力を厳密に増加させる,この最後の拡張に対する簡単な改善を示す。次に,著者らの主な結果として,拡張の1つによって識別できるが,もう1つによっては区別できない一連の用例構築を通して,これらの拡張の表現性を比較した。また,拡張のそれぞれに対して特に挑戦的な負の例を示し,グラフにおけるクリークとサイクルを計数するこれらの拡張の能力についていくつかの主張を証明した。【JST・京大機械翻訳】

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グラフ理論基礎

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