Core Concepts
그래프 신경망과 산술 회로의 계산능력을 정확히 특성화함.
Abstract
1. 요약
그래프 신경망(GNN) 아키텍처를 따르는 신경망의 계산능력을 다양한 활성화 함수를 사용하여 특성화함.
실수 위에서의 산술 회로와 GNN의 표현력 사이의 정확한 대응성을 확립함.
GNN의 계산 능력을 산술 회로와의 밀접한 대응성으로 보여줌.
GNN의 계산 능력을 실수 위에서의 산술 회로로 특성화함.
2. 소개
신경망의 계산 속도에 대한 연구가 증가하고 있음.
훈련 과정의 복잡성은 다양한 활성화 함수에 대해 연구되었음.
그래프 신경망(GNN)의 표현력은 Weisfeiler-Leman 알고리즘과 관련이 있음.
3. 모델
GNN은 실수 위에서의 작업을 수행하며, 레이블이 지정된 그래프에서 실수 벡터로의 함수를 계산함.
산술 회로는 실수를 입력으로 취하고 덧셈, 곱셈, 투영 또는 상수와 같은 실수 함수를 계산하는 노드를 가짐.
4. 결과
C-GNN과 산술 회로 간의 정확한 대응성을 보여줌.
C-GNN은 실수 위에서의 계산 모델을 사용하여 GNN의 계산 능력을 명확히 보여줌.
GNN의 계산 능력과 수행할 수 있는 기본 작업을 명확히 보여줌.
Stats
그래프 신경망(GNN)의 계산능력을 다양한 활성화 함수를 사용하여 특성화함.
실수 위에서의 산술 회로와 GNN의 표현력 사이의 정확한 대응성을 확립함.
Quotes
"그래프 신경망(GNN)의 계산 능력을 산술 회로와의 밀접한 대응성으로 보여줌."
"GNN의 계산 능력을 실수 위에서의 산술 회로로 특성화함."