Addressing the Limitations of Graph Neural Networks on Node-level Tasks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a generic data structure, graph is capable of modeling complex relations among objects in many real-world problems. Integrated with deep learning and graph signal processing, Graph Neural Network (GNN) has achieved significant progress for solving large, complex, graph-structured problems in recent decade. GNNs extend basic Neural Network (NN) by incorporating graph structures grounded on the relational inductive bias and have been commonly believed to outperform NNs in real-world tasks. Despite their efficacy, the development of deep and shallow GNNs is confronting two main challenges,• Limited expressive power of deep GNNs: Since graph convolution can be considered as a special form of Laplacian smoothing, stacking multiple GNN layers like the way as deep NNs can lead to an over-smoothing issue, where distant nodes become less identifiable and hard to be discriminated;• Performance degradation of shallow GNNs on heterophilic graphs: When the homophily principle is absent and nodes from different classes are more likely to be connected, the representation of nodes from distinct classes will be erroneously blending, leading nodes to be indistinguishable.In this dissertation, we will delve into these two obstacles in depth, analyzing themthoroughly and proposing methods to address them efficiently.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle