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¿Podemos aliviar el cuello de botella de inyectividad en las variedades lorentzianas para redes neuronales gráficas?

Created by
  • Haebom

Autor

Srinitish Srinivasan, Omkumar C.U.

Describir

La Red Isomórfica de Grafos Lorentzianos (LGIN) es una novedosa HGNN propuesta para abordar el limitado poder discriminatorio de las GNN hiperbólicas, prometedoras para datos jerárquicos. Para mejorar el bajo poder de representación causado por la agregación no parcial de las GNN hiperbólicas convencionales, introducimos una novedosa regla de actualización que captura eficazmente información estructural rica, preservando al mismo tiempo la métrica lorentziana. Mediante evaluaciones exhaustivas en nueve conjuntos de datos de referencia, demostramos su capacidad para capturar estructuras gráficas complejas, superando o igualando el rendimiento de los modelos de referencia hiperbólicos y euclidianos de vanguardia. LGIN es el primer modelo que aplica los principios de arquitecturas GNN potentes y altamente discriminativas a la variedad riemanniana.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Sugerimos la posibilidad de desarrollar GNN más expresivas en la variedad de Riemann.
Presentamos una nueva regla de actualización que supera las limitaciones de discriminación de las GNN hiperbólicas existentes.
Validamos la eficacia de nuestro modelo logrando un rendimiento de última generación en varios conjuntos de datos de referencia.
Presentamos un método novedoso para aplicar arquitecturas GNN potentes a la variedad de Riemann.
Limitations:
El artículo no menciona específicamente Limitations. Se requieren más análisis y experimentos para dilucidar Limitations.
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