幾何グラフは、物理的対称性を持つ特別な種類のグラフであり、現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)では効果的に処理されていない。研究者は、不変/同変性を備えたさまざまな幾何グラフニューラルネットワークを提案し、幾何グラフのジオメトリとトポロジーをより適切に特徴付けすることが重要であると述べています。この論文では、数学的基礎事項に基づき、既存のモデルを幾何メッセージパッシングの観点から統一的に紹介しています。さらに、後続研究のために関連するデータ構造、モデル、およびアプリケーションをまとめています。最後に、幾何GNNの課題と将来の可能性について議論しています。
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Jiaqi Han,Ji... ב- arxiv.org 03-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.00485.pdfשאלות מעמיקות