כתבה
arXiv cs.LG ·
DeltaGNN: רשת נוירונים גרפית עם שליטה בזרימת מידע
DeltaGNN: Graph Neural Network with Information Flow Control
DeltaGNN היא רשת נוירונים גרפית שמספקת שליטה בזרימת מידע, המקלה על תפקוד רשתות גרפיות עם קשרים ארוכי טווח. המודל נבחן ב-10 קבצי נתונים אמיתיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2501.06002v4 Announce Type: replace Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are popular deep learning models designed to process graph-structured data through recursive neighborhood aggregations in the message passing process. When applied to semi-supervised node classification, the message-passing enables GNNs to understand short-range spatial interactions, but also causes them to suffer from over-smoothing and over-squashing. These challenges hinder model expressiveness and prevent the use of deeper models to capture long-range node interactions (LRIs) within the graph. Popular solutions for LRIs detection are either too expensive to process large graphs due to high time complexity or fail to generalize across diverse graph structures. To address these limitations, we propose a mech
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית