基于层次支持图的下一代消息传递
机器学习
2024-08-30 v2 人工智能
摘要
消息传递神经网络（MPNN）在图学习任务中广泛应用，但受限于信息交换范围，仅在每轮消息传递中局限于相邻节点。已提出 various 策略来缓解这些限制，包括 incorporating 虚拟节点以促进全局信息交换。本研究引入了层次支持图（HSG），这是一种通过递归细化原始图创建的虚拟节点概念的扩展。该方法为增强图中信息流提供了灵活框架，独立于所使用的具体 MPNN 层。我们对 HSG 进行了理论分析，探讨了其实证性能，并展示了 HSG 超越其他使用虚拟节点的方法，实现了多个数据集上的最先进结果。
引用
@article{arxiv.2406.15852,
title = {Next Level Message-Passing with Hierarchical Support Graphs},
author = {Carlos Vonessen and Florian Grötschla and Roger Wattenhofer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15852},
year = {2024}
}