Demystifying Higher-Order Graph Neural Networks

要約

高次グラフ ニューラル ネットワーク (HOGNN) は、プレーン エッジを超えた頂点間のポリアディックな関係を利用する GNN モデルの重要なクラスです。
これらは、過度の平滑化や過度の潰れなどの問題の除去、GNN 予測の精度の大幅な向上、GNN アーキテクチャの表現力の向上、およびその他の多くの目的のために使用されてきました。
多数の HOGNN モデルが導入されており、それらは多様なニューラル アーキテクチャを備えており、「高次」が何を意味するかについても異なる概念を備えています。
この豊富さにより、HOGNN モデルを適切に分析および比較し、どのシナリオで特定のモデルを使用するかを決定することが非常に困難になります。
これを軽減するために、最初に詳細な分類法と HOGNN の青写真を設計します。
これにより、パフォーマンスを最大化するモデルの設計が容易になります。
次に、分類法を使用して、利用可能な HOGNN モデルを分析および比較します。
私たちの分析の結果は、特定のシナリオで最も有益な GNN モデルを選択するのに役立つ一連の洞察と、より強力な HOGNN をさらに研究するための課題と機会の包括的なリストに統合されます。

要約(オリジナル)

Higher-order graph neural networks (HOGNNs) are an important class of GNN models that harness polyadic relations between vertices beyond plain edges. They have been used to eliminate issues such as over-smoothing or over-squashing, to significantly enhance the accuracy of GNN predictions, to improve the expressiveness of GNN architectures, and for numerous other goals. A plethora of HOGNN models have been introduced, and they come with diverse neural architectures, and even with different notions of what the ‘higher-order’ means. This richness makes it very challenging to appropriately analyze and compare HOGNN models, and to decide in what scenario to use specific ones. To alleviate this, we first design an in-depth taxonomy and a blueprint for HOGNNs. This facilitates designing models that maximize performance. Then, we use our taxonomy to analyze and compare the available HOGNN models. The outcomes of our analysis are synthesized in a set of insights that help to select the most beneficial GNN model in a given scenario, and a comprehensive list of challenges and opportunities for further research into more powerful HOGNNs.

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