2ヶ月前

edGNN: 有向ラベル付きグラフのための単純かつ強力なGNN

Guillaume Jaume; An-phi Nguyen; María Rodríguez Martínez; Jean-Philippe Thiran; Maria Gabrani
edGNN: 有向ラベル付きグラフのための単純かつ強力なGNN
要約

グラフニューラルネットワーク(GNN)がグラフのトポロジーとラベルを活用する能力は、差別的なノード埋め込みとグラフ埋め込みを構築する上で基本的です。先行研究に基づき、我々は理論的に示しました。有向ラベル付きグラフ向けのモデルであるedGNNが、グラフ同型問題に対するWeisfeiler-Lehmanアルゴリズムと同じくらい強力であることを。実験結果は我々の理論的知見を支持しており、ノードラベルとエッジラベルを持つ有向グラフでの推論問題にGNNが効果的に利用できることを確認しています。コードはhttps://github.com/guillaumejaume/edGNN で公開されています。

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