PANDA：超越重铺的宽度感知消息传递
机器学习
2024-07-23 v2 人工智能
摘要
图神经网络(GNN)领域的最新研究识别出称为'过度压扁'的关键问题，这源于图结构中的瓶颈现象，阻碍了长程信息的传播。先前的工作提出了各种图重铺概念，旨在优化图的空间或谱属性以促进信号传播。然而，这些方法不可避免地恶化了原始图的拓扑结构，可能导致信息流的扭曲。为此，我们引入了扩展宽度感知(PANDA)消息传递，这是一种新的消息传递范式，其中对高中心性节点进行宽度选择性扩展，以封装来自远端节点的日益增长的信号。实验结果表明，我们的方法优于现有的重铺方法，表明选择性地扩展节点的隐藏状态可以是解决'过度压扁'问题的引人注目的替代方案。
引用
@article{arxiv.2406.03671,
title = {PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring},
author = {Jeongwhan Choi and Sumin Park and Hyowon Wi and Sung-Bae Cho and Noseong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03671},
year = {2024}
}
备注
Accepted at ICML 2024