Nov, 2023

关于 GNNs 中过度压缩问题的阐述：当前方法，基准和挑战

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TL;DR论文总结了当前文献中过度压缩问题的不同表述，并提出了三种解决这一问题的方法，讨论了过度压缩与可表达能力之间的对齐以及过度压缩与过度平滑之间的权衡，总结了现有工作中用于验证过度压缩缓解方法有效性的实证方法，并列出了一些有待进一步探索过度压缩问题的开放问题和潜在方向。
发现论文，激发创造
  • 过度压缩如何影响 GNN 的能力？

    本文针对图结构数据上的机器学习所使用的最先进的模型 —— 图神经网络 (GNNs) 中的信息传递神经网络 (MPNNs) 类进行研究，分析了不同维度的节点特征在 MPNNs 中的表达能力，并通过新颖的量化特征来解释过压缩效应对 MPNNs 表达能力的影响。结果表明，对于大多数实际情况，MPNNs 的表现能力受到严重的限制。

    Jun, 2023

  • 理解图神经网络中过度平滑和过度压缩之间的关系

    本研究旨在从拓扑学的角度理解深度图神经网络中关于过度平滑和过度挤压的交错关系，发现这两个问题的本质相似性，并提出了一种基于 Ollivier 的 Ricci 曲率边界的随机 Jost 和 Liu 曲率重连算法 (SJLR)，该方法比以前的基于曲率的重连方法更简单且更经济实惠，旨在帮助减轻过度平滑或过度挤压的影响并更好地理解这两个问题。

    Dec, 2022

  • 图神经网络中的过度压缩现象：一项综合调查

    对图神经网络（GNN）中普遍存在的过烈抑制问题进行了细致剖析，探讨了研究者目前提出的改善方法和创新，旨在解决 GNN 领域面临的挑战。

    Aug, 2023

  • 消息传递神经网络中过度压缩的影响：宽度、深度和拓扑的影响

    通过理论分析，证明神经网络节点宽度可以缓解过度压缩问题，而神经网络深度则无法解决此问题。节点距离越远的高通勤时间节点之间出现过度压缩现象，而图形改写属于解决此问题的一类方法。

    Feb, 2023

  • 基于信息收缩和图扩展视角的 GNN 过度挤压问题

    提出一种用于分析过度压缩的基于信息收缩的框架，此分析是基于 von Neumann 的可靠计算模型的，该计算模型认为在噪声计算图中过度压缩会导致信号闷灭。同时，本研究提出了一种基于重连的算法来缓解过度压缩问题。

    Aug, 2022

  • 从拓扑视角度量和缓解图神经网络的过度平滑问题

    本文研究了图神经网络的过度平滑问题，并提出了两个定量度量指标 MAD 和 MADGap。通过量化实验和分析，我们发现过度平滑是 GNNs 的基本性质，且由于节点接收到的噪声信息比例较高，是导致过度平滑的主要因素。最后我们提出了两种针对拓扑结构的方法：MADReg 和 AdaGraph，证明了这两种方法在 7 个广泛使用的图形数据集上都有效降低了过度平滑问题，并改善了各种 GNN 模型的性能。

    Sep, 2019

  • 通过曲率理解图形上的压缩和瓶颈

    本文研究图神经网络中信息传递中的 over-squashing 问题，通过引入基于曲率的重连方法以减轻该问题，同时探究其根源为图中负曲率边所导致的瓶颈现象。

    Nov, 2021

  • 通过全局和局部的非耗散性解决图形过度压缩

    该论文介绍了一种解决过度压缩问题的新方法，利用全局和局部非耗散性的属性，通过 SWAN 模型实现了信息的稳定流动速率。理论分析和对合成和真实世界基准的实证评估验证了 SWAN 的理论理解和其减轻过度压缩的能力。

    May, 2024

  • 图神经网络中过度平滑问题的注记

    本研究分析图神经网络在层数增加时出现的过度平滑现象，通过使用增广归一化拉普拉斯矩阵的频谱确定权重矩阵的条件，来说明当嵌入的狄利克雷能量收敛于零时，图嵌入的区分能力会丧失。通过使用狄利克雷能量来衡量嵌入的表达能力，可以得到比已有研究更简单的证明，并可处理更多的非线性问题。

    Jun, 2020

  • Riemannian 图神经网络中的过度压缩

    本研究探索了通过图神经网络的嵌入空间来减轻过度压缩现象，特别关注于将双曲型图神经网络推广到可变曲率的黎曼流形，以使嵌入空间的几何与图的拓扑相符，通过提供敏感性的界限结果，实现在具有负曲率的图中减轻过度压缩的有希望的理论和实证结果。

    Nov, 2023