GNNの表現力を高めるエッジ周囲長構造特徴量の提案
arXiv cs.LG ・ 2026-09-01
原題: Edge-Girth as a Structural Edge Feature for Graph Neural Networks
AI による要約
GNNが1-WLテストの表現限界を超えるために、最短サイクルの長さとその重複度を表す「エッジ周囲長」を構造特徴量として導入する手法が提案された。固定サイズの小グラフを事前に指定する必要がなく、エッジごとに1回の幅優先探索だけで任意長のサイクルを厳密に計算できる。これにより、事前設計の負担なしにグラフ構造の識別能力を向上させる。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（arXiv cs.LG）をご確認ください。