ビットコイン取引システムにおけるユークリッド空間と接空間双曲幾何を用いたグラフニューラルネットワークの深さを考慮した比較研究
arXiv cs.LG / 2026/3/18
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要点
- 本論文は、大規模なビットコイン取引グラフにおけるノード分類のため、ユークリッド空間と接空間双曲幾何を用いたグラフニューラルネットワークを対象に、アーキテクチャと次元数を固定したまま近傍の深さを変化させた制御比較を行う。
- 埋め込みの幾何と近傍の集約がどのように相互作用するかを分析し、ユークリッド空間と双曲空間間の表現の違いを浮き彫りにする。
- 著者らは、学習率と曲率を共同で調整することが、高次元の双曲埋め込みを訓練中に安定化させるうえで決定的に重要であることを示している。
- 本研究の知見は、大規模な取引ネットワークや計算社会システムへおける双曲型GNNの展開に実践的な指針を提供する。
