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25년 1월 1주차 그래프 오마카세

admin

29 Dec 2024 — 3 min read

Image from naver blog : https://blog.naver.com/bomod/223705344451?trackingCode=rss

Google Research : Understanding Transformer reasoning capabilities via graph algorithms

Blog link : https://research.google/blog/understanding-transformer-reasoning-capabilities-via-graph-algorithms/

2025년 푸른 뱀의 해 (을사년) GUG 구독자 분들 모두 새해 복 많이 받으세요 !
25년 뱀의 해는 뱀의 유연한 움직임처럼 변화에 잘 적응하고 새로운 기회를 잘 잡아가는 해가 될 것이고, 지혜롭게 다가오는 도전과 변화를 마주하고 신중한 태도로 성장할 기회로 삼으라는 메시지를 전하는 해라고 하네요. 구독자 분들에게 좋은 메세지로 전달되기를 바랍니다.
새해 첫 그래프 오마카세로 구글 리서치에서 NeurIPS 2024에 발표한, 그래프 알고리즘을 통해 Transformer 추론 기능을 이해하고, 다양한 그래프 작업에서 Transformer가 GNN보다 언제, 어디서 더 나은 성과를 낼 수 있는지에 대한 분석을 간략히 설명해준 블로그 글을 가지고 왔습니다.
해당 논문에서는 폭넓은 실험적 결과와 이를 뒷받침해주는 이론적 분석을 자세히 제공합니다. 특히 Transformer가 Global한 그래프 패턴을 효과적으로 포착하는 뛰어난 능력을 강조할 수 있다는 사실을 기반으로, Global 그래프 구조 정보가 핵심적인 다양한 그래프 도메인 작업을 해결하는 데 중요한 요소인 장거리 종속성 (Long Range Dependency)을 이해하는 능력을 보여줍니다.
아래 그림과 같이, Transformer의 깊이에 따른 추론, 병렬화, 탐색 등의 영역을 적절한 파라미터 효율적 방식 (parameter-efficient manner)을 유지하면서 GNNs보다 뛰어난 성과를 달성할 수 있음을 보인 점이 눈에 띄었습니다. 해당 블로그 글을 참조하시면서 논문을 읽어보시면 그 인사이트를 쉽게 얻어가실 수 있으리라 생각합니다.

💡

In “Understanding Transformer Reasoning Capabilities via Graph Algorithms”, we conduct an extensive study of graph reasoning problems with transformers from both theoretical and empirical perspectives.

We find that transformers can solve parallelizable tasks (like connectivity) in a highly parameter-efficient manner and outperform graph neural networks (GNNs) on tasks that require the analysis of long-range dependencies.

We also introduce a novel representational hierarchy of graph reasoning tasks that formalizes reasoning capabilities of transformers in several realistic parameter scaling regimes.

올 한해에도 더욱 발전해가는 그래프 머신러닝 연구 결과를 여러분들께 공유해드리면서 핵심 키워드를 쉽게 이해하고, 같이 논의하면서 그래프 오마카세 컨텐츠와 같이 성장해갈 수 있었으면 좋겠습니다.

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25년 9월 2주차 그래프 오마카세

Towards Quantifying Long-Range Interactions in Graph Machine Learning: a Large Graph Dataset and a Measurement Towards Quantifying Long-Range Interactions in Graph Machine Learning: a Large Graph Dataset and a MeasurementLong-range dependencies are critical for effective graph representation learning, yet most existing datasets focus on small graphs tailored to inductive tasks,

25년 9월 1주차 그래프 오마카세

No Metric to Rule Them All: Toward Principled Evaluations of Graph-Learning Datasets No Metric to Rule Them All: Toward Principled Evaluations of Graph-Learning DatasetsBenchmark datasets have proved pivotal to the success of graph learning, and good benchmark datasets are crucial to guide the development of the field. Recent research has

25년 8월 3주차 그래프 오마카세

Tensor-view Topological Graph Neural Networks paper link :https://arxiv.org/abs/2401.12007 official code : https://github.com/TaoWen0309/TTG-NN?utm_source=catalyzex.com * 저번 주 오마카세로 전해드렸던 텐서 연산의 그래픽 이해를 바탕으로, 이번 주 가볍게 소개해드릴 논문은 텐서 학습을 통합하여 로컬 및 글로벌 레벨에서 Tensor-view Topology 정보와 Tensor-view Graph의

25년 8월 2주차 그래프 오마카세

Graph Tensor Networks: An Intuitive Framework for Designing Large-Scale Neural Learning Systems on Multiple Domain paper link : https://arxiv.org/abs/2303.13565 * 현재 토폴로지 신경망의 학습 메커니즘을 설계하는 과정에서 매우 중요한 텐서 연산에 대한 이해를 크게 도와준 논문 하나를 여러분들께 소개해드리려고 합니다. 그래프 구조를 활용하여 다양한 신경망의 텐서 연산