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Polynormer: Polynomial-Expressive Graph Transformer in Linear Time


Kernkonzepte
Polynormer is a polynomial-expressive graph transformer with linear complexity that outperforms state-of-the-art models on various graph datasets.
Zusammenfassung
Introduction to Graph Transformers: Discusses the limitations of traditional GNNs and the emergence of graph transformers. Polynomial-Expressive Model: Introduces Polynormer, a novel graph transformer with high polynomial expressivity. Base Model and Attention Mechanisms: Details the base model and the integration of local and global attention mechanisms. Experimental Results: Highlights the superior performance of Polynormer on homophilic and heterophilic graphs, as well as large-scale datasets. Ablation Analysis: Compares different attention schemes in Polynormer and their impact on performance. Visualization: Showcases the importance of nodes in Polynormer through heatmaps. Conclusions and Acknowledgments: Summarizes the key findings and acknowledges the support received.
Statistiken
Typical GT models have at least quadratic complexity and struggle to scale to large graphs. Polynormer outperforms state-of-the-art GNN and GT baselines on most datasets. Polynormer achieves an accuracy improvement of up to 4.06% on large graphs.
Zitate
"Polynormer is built upon a novel base model that learns a high-degree polynomial on input features." "Our extensive experiment results show that Polynormer outperforms state-of-the-art GNN and GT baselines on most datasets."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Chenhui Deng... bei arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01232.pdf
Polynormer

Tiefere Untersuchungen

How does the polynomial expressivity of Polynormer impact its generalization to different graph structures

Die polynomiale Expressivität von Polynormer ermöglicht es dem Modell, komplexe Funktionen auf Graphen darzustellen, indem es hochgradige Polynome lernt, die die Interaktionen zwischen den Merkmalen der Knoten erfassen. Diese Fähigkeit zur Darstellung von Polynomen mit hoher Ordnung ermöglicht es Polynormer, strukturelle Informationen auf verschiedenen Arten von Graphen zu erfassen und zu generalisieren. Da Polynormer polynomiale Funktionen mit unterschiedlichen Graden lernen kann, ist es in der Lage, sowohl lokale als auch globale Strukturen in den Graphen zu erfassen. Dies trägt dazu bei, dass das Modell auf eine Vielzahl von Graphstrukturen generalisieren kann, da es in der Lage ist, komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen und zu verarbeiten.

Can the linear local-to-global attention scheme in Polynormer be applied to other domains beyond graph neural networks

Das lineare Local-to-Global-Aufmerksamkeitsschema in Polynormer könnte auf andere Bereiche jenseits der Graph-Neuralen-Netzwerke (GNNs) angewendet werden, die ähnliche Struktur- oder Sequenzdaten verarbeiten. Zum Beispiel könnte dieses Schema in der Verarbeitung von Zeitreihendaten, natürlicher Sprache oder Bildern eingesetzt werden, um lokale und globale Informationen in den Daten zu erfassen. Durch die Anpassung des Schemas an die spezifischen Anforderungen dieser Domänen könnte es dazu beitragen, komplexe Muster und Abhängigkeiten in den Daten zu modellieren und die Leistung von Modellen in diesen Bereichen zu verbessern.

How might the integration of ReLU activation further enhance the performance of Polynormer on complex graph datasets

Die Integration der ReLU-Aktivierung könnte die Leistung von Polynormer auf komplexen Graphdatensätzen weiter verbessern, indem sie zusätzliche Nichtlinearität in das Modell einführt. ReLU kann dazu beitragen, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, nichtlineare Beziehungen zwischen den Merkmalen der Knoten zu erfassen und zu modellieren. Dies kann dazu beitragen, die Repräsentationsfähigkeiten des Modells zu verbessern und die Genauigkeit bei der Klassifizierung von Knoten in komplexen Graphen zu steigern. Durch die Integration von ReLU-Aktivierung kann Polynormer möglicherweise noch feinere Muster und Strukturen in den Daten erkennen und somit seine Leistungsfähigkeit weiter steigern.
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