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グラフ分類
Graph Classification On Mnist
Graph Classification On Mnist
評価指標
Accuracy
評価結果
このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果
Columns
モデル名
Accuracy
Paper Title
ESA (Edge set attention, no positional encodings, tuned)
98.917±0.020
An end-to-end attention-based approach for learning on graphs
NeuralWalker
98.760 ± 0.079
Learning Long Range Dependencies on Graphs via Random Walks
ESA (Edge set attention, no positional encodings)
98.753±0.041
An end-to-end attention-based approach for learning on graphs
GatedGCN+
98.712 ± 0.137
Can Classic GNNs Be Strong Baselines for Graph-level Tasks? Simple Architectures Meet Excellence
CKGCN
98.423
CKGConv: General Graph Convolution with Continuous Kernels
Exphormer
98.414±0.038
Exphormer: Sparse Transformers for Graphs
GCN+
98.382 ± 0.095
Can Classic GNNs Be Strong Baselines for Graph-level Tasks? Simple Architectures Meet Excellence
EIGENFORMER
98.362
Graph Transformers without Positional Encodings
TIGT
98.230±0.133
Topology-Informed Graph Transformer
EGT
98.173
Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution
GRIT
98.108
Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing
GPS
98.05
Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer
GatedGCN
97.340
Benchmarking Graph Neural Networks
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