Paso de Mensajes Unitario en Grafos

El mecanismo de paso de mensajes contribuye al éxito de las GNN en diversas aplicaciones, pero también trae consigo el problema de oversquashing. Trabajos recientes combaten el oversquashing mejorando los espectros del grafo con técnicas de reconfiguración, interrumpiendo el sesgo estructural en los grafos, y teniendo una mejora limitada en el oversquashing en términos de medida de oversquashing. Motivados por RNN unitarias, proponemos el Paso de Mensajes Unitario en Grafos (GUMP) para aliviar el oversquashing en GNN aplicando una matriz de adyacencia unitaria para el paso de mensajes. Para diseñar GUMP, primero se propone una transformación para que los grafos generales tengan una matriz de adyacencia unitaria y mantengan su sesgo estructural. Luego, se obtiene una matriz de adyacencia unitaria con un algoritmo de proyección unitaria, que se implementa utilizando la estructura intrínseca de la matriz de adyacencia unitaria y permite que GUMP sea invariante por permutación. Los resultados experimentales muestran la efectividad de GUMP en la mejora del rendimiento en diversas tareas de aprendizaje de grafos.