グラフニューラルネットワーク

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аналитика - グラフニューラルネットワーク

本研究では、グラフトポロジーを活用して同質的および異質的な相互作用を分離し、短距離および長距離の相互作用を効率的に捉えるDuoGNNアーキテクチャを提案する。

グラフニューラルネットワークにおける注意メカニズムの大規模活性化は、モデルの安定性と信頼性に重大な影響を及ぼす重要な問題である。

グラフニューラルネットワークの意思決定プロセスを説明するために、グラフレットを使用して、クラス分類に重要な固有のサブ構造を特定する。

グラフ構造の空間情報を効果的に捉えるため、ソフトマックス関数に非局所全変動正則化を組み込む。

組合せ複合体とより高次のメッセージ伝達を活用することで、グリカンの原子レベルの詳細と高次の構造情報を同時に捉えることができる。

ヘテロフィリックグラフにおいて、ノード特徴量とグラフトポロジーの重要性は異なり、それらを独立して埋め込み、適応的に組み合わせることが有効である。また、ノードの相互影響の非対称性を捉えることも重要である。

ノードの内容情報を高次のグラフニューラルネットワーク層で活用することで、ノードの最終的な埋め込みにおいて内容情報の影響を維持し、性能を向上させることができる。

グラフニューラルネットワークは、動的グラフと属性付き静的グラフに対して、1-WLテストと同等の表現力を持つことが示された。また、これらのグラフに対してグラフニューラルネットワークは、1-WL/展開等価性の制約の下で、任意の測度可能な関数を確率的に任意の精度で近似できることが証明された。

グラフニューラルネットワークを用いて、地震時の高速道路橋梁システムの節点レベルの接続信頼性を効率的に評価する。

固定精度のスパイキングニューラルネットワークを使用して、引用グラフ分類を行うことができる。

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