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- Originaltitel:
- On the Convergence of Structure and Geometry in Graph Neural Networks
- Übersetzter Titel:
- Zur Konvergenz von Struktur und Geometrie in Graph-neuronalen Netzen
- Autor:
- Gasteiger, Johannes
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.); Bronstein, Michael (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- Machine learning, graph, molecule, graph neural network
- Übersetzte Stichworte:
- Maschinelles Lernen, Graph, Molekül, Graph-neuronale Netze
- TU-Systematik:
- DAT 600; DAT 703; DAT 708
- Kurzfassung:
- Graph neural networks (GNNs) have recently enabled great advances in leveraging graphs for accurate predictions. However, regular GNNs ignore the fact that graphs are often embedded in an underlying geometrical space. This thesis aims at alleviating this limitation by proposing and analyzing methods that go beyond structure and incorporate geometric information such as distances and directions. This enables models that are more accurate and robust, generalize better, and scale to larger graphs.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Graph-neuronale Netze (GNNs) haben große Fortschritte darin ermöglicht, Graphen für maschinelle Vorhersagen zu nutzen. Jedoch ignorieren reguläre GNNs, dass der sichtbare Graph oft in einen geometrischen Raum eingebettet ist. Diese Dissertation erweitert deshalb GNNs durch Methoden, die strukturelle Informationen mit geometrischen Informationen wie Distanzen und Richtungen verbinden. Dies ermöglicht Modelle, die präziser und robuster sind, besser generalisieren und zu großen Graphen skalieren.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660288
- Eingereicht am:
- 12.07.2022
- Mündliche Prüfung:
- 03.03.2023
- Dateigröße:
- 6644541 bytes
- Seiten:
- 210
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230303-1660288-1-9
- Letzte Änderung:
- 27.04.2023
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2023Schools und FakultätenTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 26 - Professur für Data Analytics and Machine Learning (Prof. Günnemann)
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyPrüfungsarbeitenDissertationen