Graph Neural Networks (GNNs) uppnå en imponerande prestanda på strukturerade grafer genom att rekursivt uppdatera representationsvektorn för varje nod baserat på sina grannar, under vilken parameteriserade transformationsmatriser bör läras för nodfunktionen uppdatering. Befintliga förökningsprogram är dock långt ifrån optimala eftersom de inte helt utnyttjar relationsinformationen mellan noderna. Vi föreslår att informationen maximerar grafen neurala nätverk (IGNN), som maximerar den ömsesidiga informationen mellan kanttillstånd och omvandla parametrar. Vi omformulerar den ömsesidiga informationen som ett differentierat mål genom ett varierat tillvägagångssätt. Vi jämför vår modell med flera nya varianter av GNN och visar att vår modell uppnår toppmodern prestanda på flera uppgifter, inklusive kvantkemisk regression på QM9 dataset, generaliseringsförmåga från QM9 till större molekylära grafer, och förutsägelse av molekylära bioaktiviteter relevanta för läkemedelsupptäckt. IGNN-modellen bygger på en elegant och grundläggande idé i informationsteorin såsom den förklaras i huvudtexten, och den kan lätt generaliseras bortom de sammanhang av molekylära grafer som beaktas i detta arbete. För att främja ett mer framtida arbete på detta område kommer alla datauppsättningar och koder som används i detta dokument att offentliggöras.
Samtidigt med detta arbete, information maximera graf neurala nätverk (IGNN) infördes som använder ömsesidig information maximering mellan kanttillstånd och omvandla parametrar för att uppnå state-of-the-art förutsägelser på en mängd övervakade molekyl egendom förutsägelser uppgifter REF.
Utilizing Edge Features in Graph Neural Networks via Variational Information Maximization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}